性能可移植的众核等离子体模拟：将 PIConGPU 移植到 OpenPower 及更多平台
分布式、并行与集群计算
2016-11-07 v2
摘要
随着异构平台 OpenPower 的出现，众核加速设备首次与 Power 主机处理器相耦合。为了充分利用其潜力，值得研究性能可移植的算法，以便为每个特定领域的计算任务选择最合适的硬件。为适应现代 GPGPU 上极高的并行度，我们提出的方法严重依赖于抽象元编程技术，这对于专注于细粒度调优而非代码移植至关重要。考虑到这一点，基于 CUDA 的开源等离子体模拟代码 PIConGPU 目前正通过我们的快速移植接口 cupla 进行抽象化，以支持异构 OpenPower 平台，该接口封装了抽象并行 C++11 内核加速库 Alpaka。我们展示了 PIConGPU 如何受益于 Alpaka 库的可调内核执行策略，在传统 CPU、Power8 CPU 和 NVIDIA GPU 上通过单源内核实现了可移植性与高性能。
引用
@article{arxiv.1606.02862,
title = {Performance-Portable Many-Core Plasma Simulations: Porting PIConGPU to OpenPower and Beyond},
author = {Erik Zenker and René Widera and Axel Huebl and Guido Juckeland and Andreas Knüpfer and Wolfgang E. Nagel and Michael Bussmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.02862},
year = {2016}
}
备注
9 pages, 3 figures, accepted on IWOPH 2016