Performance Portability across Diverse Computer Architectures
Performance Portability across Diverse Computer Architectures
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跨不同计算机架构的性能可移植性
DOI：
10.1109/p3hpc49587.2019.00006
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Deakin T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Deakin T
以前对性能可移植性的研究通常是孤立地分析单个应用程序（及其各种实现）。在这项研究中，我们探讨了更广泛的景观性能的可移植性，考虑了一些应用程序从整个空间的矮人，写在多个并行编程模型，并在不同的架构。我们应用严格的性能可移植性指标，如Pennycook等人[1]所定义的。我们相信这是迄今为止最广泛和最严格的性能可移植性研究，代表了对当今可实现的性能可移植性状态的深远探索。我们将总结每个应用程序和编程模型在12种计算机架构中的性能可移植性，包括来自5个不同供应商的6个不同服务器CPU，来自2个不同供应商的5个不同GPU，以及一个矢量架构。最后，我们将分析关键编程模型的性能可移植性，在不同的应用程序空间以及不同的体系结构，使我们能够评论更一般的性能可移植性原则。
Previous studies into performance portability have typically analysed a single application (and its various imple- mentations) in isolation. In this study we explore the wider landscape of performance portability by considering a number of applications from across the space of dwarfs, written in multiple parallel programming models, and across a diverse set of architectures. We apply rigorous performance portability metrics, as defined by Pennycook et al [1]. We believe this is the broadest and most rigorous performance portability study to date, representing a far reaching exploration of the state of performance portability that is achievable today. We will present a summary of the performance portability of each application and programming model across our diverge range of twelve computer architectures, including six different server CPUs from five different vendors, five different GPUs from two different vendors, and one vector architecture. We will conclude with an analysis of the performance portability of key programming models in general, across different application spaces as well across differing architectures, allowing us to comment on more general performance portability principles.
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DOI：
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发表时间：
2018
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通讯作者：
H. Johansen
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发表时间：
2018
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International Workshop on Performance, Portability and Productivity in HPC
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发表时间：
2017
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Simon McIntosh