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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>存儲(chǔ)器技術(shù)>聲子BTE方程迭代求解在GPU上的并行加速方案

      聲子BTE方程迭代求解在GPU上的并行加速方案

      2021-04-12 | pdf | 1.20 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　聲子玻爾茲曼輸運(yùn)方程（BTE）可以有效地模擬介觀尺度下的導(dǎo)熱問(wèn)題，相比于隨機(jī)性方法，以有限體積法為代表的確定性方法求解聲子BTE方程被認(rèn)為更有希望解決工程實(shí)際問(wèn)題。但是有限體積法求解BTE具有迭代步數(shù)多，迭代時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題。為此提出了聲子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案，并適當(dāng)?shù)木€程分配方式及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，采用循環(huán)展開(kāi)和內(nèi)核融合等優(yōu)化手段對(duì)迭代過(guò)程進(jìn)行并行加速此外，采用基于角方向的并行策略，使用 MPI+CUDA、CUDA- Aware MPI和NCCL函數(shù)的方式實(shí)現(xiàn)了聲子BTE求解多GPU并行版本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于 Intel Xeon gold6248上的串行版本，在單塊Ⅴ100GPU上獲得了最大31.5倍的加速。同時(shí)使用NCCL函數(shù)的GPU并行版本在8臺(tái)DGX-2節(jié)點(diǎn)共計(jì)128塊V100GPU上最高達(dá)到了83%的并行效率，比 MPI+CUDA版本提升57%。

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