Detta papper undersöker behovet av asynkron iteration algoritmer som jämnare i multigrid metoder. Hårdvarumålet för de nya algoritmerna är top-of-the-line, mycket parallella hybrid arkitekturer - multicore-baserade system förstärkt med GPGPUs. Dessa arkitekturer är de mest sannolika kandidaterna för framtida avancerade superdatorer. För att bana vägen för deras effektiva användning måste vi lösa utmaningar i samband med det faktum att datarörelser, inte flyttalsoperationer, är flaskhalsen till prestanda. Vårt arbete är i denna riktning - vi utformade block-asynkrona multigrid jämnare som utför fler floppar för att minska synkronisering, och därmed datarörelser. Vi visar att de extra flopparna görs för "fri", medan synkroniseringen minskas och konvergensegenskaperna hos multigrid med klassiska jämnare som Gauss-Seidel kan bevaras.
För att kringgå datarörelsehinder på GPU, ett block-asynkron iteration system utformades för att minska synkronisering och öka flyttal verksamhet REF.
Block-asynchronous Multigrid Smoothers for GPU-accelerated Systems
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}