I detta arbete utvärderar vi direkt två PGAS-programmeringsmodeller, CAF och OpenSHMEM, som kandidatteknik för att förbättra prestanda och skalbarhet för vetenskapliga tillämpningar på framtida exaskala HPC-plattformar. PGAS-strategier anses av många utgöra en lovande forskningsriktning med potential att lösa några av de befintliga problemen som hindrar kodbaser från att skalas upp till exaskalanivå. Syftet med detta arbete är att bättre informera om exacsaleplaneringen vid stora HPC-center som AWE. Sådana organisationer investerar betydande resurser för att upprätthålla och uppdatera befintliga vetenskapliga kodbaser, av vilka många inte var utformade för att köras i den skala som krävs för att nå exaskalanivåer för beräkningsprestanda på framtida systemarkitekturer. Vi dokumenterar vår strategi för att genomföra en nyligen utvecklad Lagrangian-Eulerian explicit hydrodynamics mini-applicering på vart och ett av dessa PGAS språk. Dessutom presenterar vi också våra resultat och erfarenheter av att skala dessa olika tillvägagångssätt till hög nod räknas på två state-of-the-art, stora systemarkitekturer från Cray (XC30) och SGI (ICE-X), och jämför deras nytta med en motsvarande befintlig MPI-implementation.
Mallinson m.fl. jämföra prestandan hos två PGAS-programmeringsmodeller (OpenSHMEM och Co-Array Fortran) mot MPI med hjälp av CloverLeaf, en Lagrangian-Eulerian hydrodynamics mini-application REF.
Experiences at scale with PGAS versions of a Hydrodynamics application
{'venue': 'PGAS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}