Dynamic Distribution of Workload Between CPU and GPU for a Parallel Conjugate Gradient Method in an Adaptive FEM
Dynamic Distribution of Workload Between CPU and GPU for a Parallel Conjugate Gradient Method in an Adaptive FEM
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自适应 FEM 中并行共轭梯度法的 CPU 和 GPU 之间的工作负载动态分配
DOI：
10.1016/j.procs.2013.05.193
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gudula Rünger
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gudula Rünger
并行预条件共轭梯度法（CGM）是自适应有限元分析中常用的一种方法，对自适应有限元分析的性能有重要影响。本文提出了一种在CPU和GPU之间动态平衡该CGM计算负荷的方法。为了确定CPU和GPU计算负荷的最佳平衡，建立了考虑两种处理单元不同执行速度的CGM执行时间模型。模型依赖于特定于数据和特定于机器的参数，这些参数都是在运行时确定的。通过实验验证了模型的准确性。与仅CPU或仅GPU执行相比，这种基于自动调优的CPU/GPU协作方法具有显著的性能优势。
The parallel preconditioned conjugate gradient method (CGM) is often used in adaptive FEMs and has a critical impact on the performance. This article proposes a method for dynamically balancing the computational load of this CGM between CPU and GPU. For the determination of the optimal balance of the computational load on CPU and GPU, an execution time model for the CGM is developed which considers the different execution speeds of the two kinds of processing units. The model relies on data-specific and machine-specific parameters which are both determined at runtime. The accuracy of the model is verified in experiments. This auto-tuning-based approach for CPU/GPU collaboration enables significant performance benefits compared to CPU-only or GPU-only execution.
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通讯作者：
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