Multigridmetoder används i stor utsträckning för att påskynda konvergensen av iterativa lösningar för linjära system som används inom ett antal olika tillämpningsområden. I detta papper utforskar vi optimeringstekniker för geometriska multigrid på befintliga och framväxande multikärnsystem inklusive de Opteronbaserade Cray XE6, Intel R Xeon R E5-2670 och X5550 processorbaserade Infiniband-kluster, samt de nya Intel R Xeon Phi TM coprocessor (Knights Corner). Vårt arbete undersöker en mängd olika nya tekniker inklusive kommunikation-aggregation, gängad vågfront-baserad DRAM kommunikation-undvikande, dynamiska tråding beslut, SIMDization, och fusion av operatörer. Vi kvantifierar prestanda genom varje fas av V-cykeln för både ennode- och distribuerade minnesexperiment och ger detaljerad analys för varje klass av optimering. Resultaten visar att våra optimeringar ger betydande hastighetsförbättringar över en mängd olika subdomänstorlekar samtidigt som de visar potentialen hos multi- och mångakärnprocessorer för att dramatiskt accelerera single-node prestanda. Men vår analys visar också att förbättringar i nätverk och kommunikation kommer att vara avgörande för att dra nytta av potentialen hos många kärnprocessorer i storskaliga multigridberäkningar.
En mängd olika optimeringstekniker, såsom kommunikation undvika, SIMDization, och operatör fusion studerades för MG-metoden på multicore processorsystem och Intel Xeon Phi coprocessor REF.
Optimization of geometric multigrid for emerging multi- and manycore processors
{'venue': "SC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}