I detta dokument presenterar vi några gränser för energieffektivitet och prestanda för glesa beräkningar av GPU-baserade superdatorer. För att göra detta, vi överväga state-of-the-art implementationer av sparse matris-vektorn (SpMV) produkt i bibliotek som cuSPARSE, MKL, och MAGMA, och deras användning i LOBPCG eigen-solver. LOBPCG väljs som riktmärke för denna studie eftersom den kombinerar en intressant blandning av sparsam och tät linjär algebraverksamhet med potential för maskinvaruoptimering. Särskilt LOBPCG innehåller en blockerande teknik som är en vanlig prestandaoptimering för många applikationer. I synnerhet är flera minnesbundna SpMV operationer blockeras i en SpM-matris produkt (SpMM), som uppnår betydligt högre prestanda än en sekvens av SpMVs. Vi ger detaljer om de GPU-kärnor vi använder för SpMV, SpMM, och LOBPCG implementation design, och studera prestanda och energiförbrukning jämfört med CPU-lösningar. Medan en typisk sparse beräkning som SpMV når endast en bråkdel av toppen av nuvarande GPU, visar vi att SpMM uppnår upp till en 6× prestandaförbättring över GPU: s SpMV, och GPU-accelererad LOBPCG baserat på denna kärna är 3 till 5× snabbare än multicore processorer med samma maktdragning, t.ex. en K40 GPU vs. två Sandy Bridge-processorer (16 kärnor). I praktiken dock visar vi att för närvarande tillgängliga CPU implementationer är mycket långsammare på grund av missade optimeringsmöjligheter. Dessa resultat leder till liknande förbättringar av energiförbrukningen och är ett tecken på dagens gränser när det gäller energieffektivitet och prestanda för glesa beräkningar av superdatorer.
I REF presenterade författarna vissa gränser för energieffektivitet och prestanda för glesa beräkningar av GPU-baserade superdatorer.
Energy efficiency and performance frontiers for sparse computations on GPU supercomputers
{'venue': "PMAM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}