Vi presenterar en ny metod för att utnyttja alla CPU-kärnor och alla GPU:er på ett heterogent multicore- och multi-GPU-system för att stödja matrisberäkningar effektivt. Vår strategi kan uppnå målen med en hög grad av parallellism, minimerad synkronisering, minimerad kommunikation och lastbalansering. Vår huvudidé är att behandla det heterogena systemet som en distribuerad minnesmaskin, och att använda en heterogen 1-D block cyklisk distribution för att fördela data till värdsystemet och GPU för att minimera kommunikation. Vi har designat heterogena algoritmer med två olika kakelstorlekar (den ena för CPU-kärnor och den andra för GPU) för att klara av processor heterogenitet. Vi föreslår en automatisk inställningsmetod för att bestämma de bästa kakelstorlekarna för att uppnå både hög prestanda och lastbalansering. Vi har också implementerat ett nytt körtidssystem och tillämpat det på Cholesky och QR factorizations. Våra experiment på en beräkna nod med två Intel Westmere hexa-kärna processorer och tre Nvidia Fermi GPUs visar god svag skalbarhet, stark skalbarhet, belastningsbalans, och effektivitet i vår strategi.
Dong m.fl. REF konstruerade Cholesky factorization och QR factorization för multicores och flera GPUs system.
Efficient Support for Matrix Computations on Heterogeneous Multi-core and Multi-GPU Architectures ∗
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}