ABSTRACT Det framväxande högpresterande datorsystemet Exascale supercomputing, som förväntas vara tillgängligt 2020, kommer att reda ut många vetenskapliga mysterier. Detta extraordinära processramverk kommer att åstadkomma en tusenfaldig ökning i att räkna kraft i kontrast till det nuvarande Petascale ramverket. Den framtida ramen kommer att hjälpa utvecklingssamhällen och forskare att utforska från konventionella homogena till heterogena ramar som kommer att sammanfogas till energieffektiva GPU-enheter tillsammans med traditionella processorer. För att genomföra ExaFlops genom Ultrascale-ramverket står de nuvarande innovationerna inför flera utmaningar. Stor parallellism är en av dessa utmaningar, som kräver en ny, låg effektkrävande parallellprogrammeringsmetod för att uppnå massiv prestanda. Detta dokument introducerade en ny parallellprogrammeringsmodell som uppnår massiv parallellism genom att kombinera grovkornig och finkornig parallellism över internode respektive intranodeberäkning. Det föreslagna ramverket är trihybrid av MPI, OpenMP och beräkna enhetlig enhet arkitektur (MOC) som beräknar indata över heterogena ramar. Vi implementerade den föreslagna modellen i linjär algebraisk tät matris multiplikation ansökan, och jämförde kvantifierade mätvärden med välkända grundläggande linjär algebra subrutin bibliotek såsom CUDA grundläggande linjär algebra subrutines bibliotek och KAUST grundläggande linjär algebra subprogram. MOC överträffade alla implementerade metoder och uppnådde massiva prestanda genom att konsumera mindre ström. Den föreslagna MOC-metoden kan betraktas som en inledande och ledande modell för att hantera framväxande datasystem i Exaskala.
Vidare föreslog författarna i REF en trenivåhybrid av MPI+OMP+CUDA (MOC) för att uppnå massiv parallellism.
Performance and Power Efficient Massive Parallel Computational Model for HPC Heterogeneous Exascale Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}