块空间 GPU 方法用于离散四面体域的潜在优势
分布式、并行与集群计算
2016-06-30 v1
摘要
数据并行域重组与线程映射技术的研究是相关课题，因为当处理非盒状几何形状的空间离散域时，它们能提高 GPU 计算的效率。在本工作中，我们研究了对大小为 O(n³) 的四面体数据并行域应用简洁数据重组，并结合形式为 g: N → N³ 的高效块空间 GPU 映射的潜在优势。分析结果表明，理论上这两种优化的结合能带来显著的性能提升，因为基于块的数据重组允许在局部线程空间实现合并的一一对应，而 g(λ) 则在数据组与线程组之间产生高效的块空间空间对应，将不必要的线程数从 O(n³) 减少到 O(n²ρ³)，其中 ρ 是线性块大小，且通常 ρ³ ≪ n。通过分析，我们得出基于块的简洁数据重组相比线性数据组织可提供高达 2 倍的性能提升，而该映射比包围盒方法效率可高出多达 6 倍。本工作的结果可作为在自旋晶格、有限元及特殊 n 体等问题中遇到的四面体域上实现更高效 GPU 计算的有用指南。
引用
@article{arxiv.1606.08881,
title = {Potential benefits of a block-space GPU approach for discrete tetrahedral domains},
author = {Cristóbal A. Navarro and Benjamín Bustos and Nancy Hitschfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.08881},
year = {2016}
}