通过非平衡分解优化性能
分布式、并行与集群计算
2014-10-30 v1 等离子体物理
摘要
GS2是一个初始值回旋动理学模拟代码，用于研究磁化等离子体中的低频湍流。它使用MPI进行并行化，模拟域分解到各个任务上。最优域分解是非平凡的，并且由于线性和非线性计算部分的不同需求而变得复杂。GS2用户目前选择一种数据布局，并被引导到对线性计算有效的处理器数量。然而，这些选择可能导致对非线性计算相对低效的数据分解。我们分析了数据分解对非线性计算及相关通信的性能影响。这帮助我们通过为非线性计算使用非平衡数据布局来优化分解算法，同时保持线性计算的现有分解，从而完全消除了部分非线性模拟的通信，并使代表性模拟的性能提升了高达15%。
引用
@article{arxiv.1205.2509,
title = {Optimising Performance Through Unbalanced Decompositions},
author = {Adrian Jackson and Joachim Hein and C. M. Roach},
journal= {arXiv preprint arXiv:1205.2509},
year = {2014}
}