実アプリケーションの時空間ブロッキングによる高速化に関する研究

利用时空阻塞加速实际应用的研究

• 批准号: 22K17898
• 负责人: 星野 哲也
• 金额: $ 0.92万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17898/
• 关键词: 高性能計算; テンポラルブロッキング; ステンシル計算

本研究は、特に微分方程式を解く際に頻出する計算パターンのステンシル計算を高速化する手法として知られる、時空間ブロッキングを対象として性能モデリングを構築することが目的である。時空間ブロッキングには冗長計算が必要なoverlapped方式と冗長計算を削減したtrapezoid方式などがあるが、本年度は3次元の拡散方程式プログラムに対してoverlapped(x,y次元)+trapezoid(z次元)のハイブリッドによる時空間ブロッキングの実装を行なった。実装されたプログラムをXeon CPU, A64FXなどで評価を行なっている。Xeon CPUではL1/L2キャッシュの性能から、概ね想定した通りの性能が得られている一方、A64FXではキャッシュ性能以外にも考慮すべき点がいくつかある（演算レイテンシと、それを隠すために必要なパイプライン実行の段数、パイプライン実行に必要なレジスタ数など）ことが分析によりわかってきた。さらに分析を進め、アプリケーション側のパラメータを含め、性能モデルの構築を目指している。また実アプリケーションとして、気象庁の天気予報シミュレーションプログラムであるasucaへの時空間ブロッキングの適用を検討している。時空間ブロッキングは、キャッシュを有効利用することにより、冗長な計算を許容しつつもメモリへの負荷を下げる手法であるため、メモリ性能を十分に引き出しいてるプログラムでなければ適用効果が見込めないため、時空間ブロッキング適用に向けたasucaの最適化を行なった。最適化の効果により1.5倍程度の高速化が得られたが、時空間ブロッキングの適用には更なる最適化が必要であることが判明した。

In this paper, we study how to solve the differential equations frequently and how to speed up the calculation. Time and space calculation is necessary for redundant calculation. Overlapped mode is necessary for redundant calculation. Trapezoid mode is reduced. This year, the three-dimensional dispersion equation is reversed. Overlapped(x,y dimension)+trapezoid(z dimension) is used for time and space calculation. The CPU, A64FX, is equipped with a powerful CPU. The Xeon CPU is designed for L1/L2 split performance, and the A64FX is designed for split performance. In addition to split performance, the Xeon CPU is designed for split analysis. The analysis of the progress, the development of the system, the construction of the system and the performance of the system The application of the software to the application of the software is discussed. Time and space are used to optimize the load of the system. Time and space are used to optimize the system. The optimization results are 1.5 times faster, and the optimization results are necessary.

项目成果

Optimizations of H-matrix-vector Multiplication for Modern Multi-core Processors

• DOI: 10.1109/cluster51413.2022.00056
• 发表时间: 2022-09
• 期刊: 2022 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)
• 作者: Tetsuya Hoshino;Akihiro Ida;T. Hanawa