格点QCD基础求解器及其异构计算实现的性能优化

格点量子色动力学(格点QCD)是研究夸克、胶子等微观粒子间相互作用的重要理论和方法. 通过将时空离散化为四维结构网格, 并将量子色动力学的基本场量定义在网格上, 让研究人员可以使用数值模拟方法, 从第一性原理出发研究强子间相互作用和性质, 但这个过程中的计算量极大, 需要进行大规模并行计算. 格点QCD计算的核心基础为格点QCD求解器, 是程序运行主要的计算热点模块. 本文研究在国产异构计算平台下格点QCD求解器的实现与优化, 提出一套格点QCD求解器的设计实现, 实现了BiCGSTAB求解器, 显著降低了迭代次数; 通过对奇偶预处理技术, 降低了所求问题的计算规模; 针对国产异构加速卡的特点, 优化了Dslash模块的访存操作. 实验测试表明, 相比优化前的求解器获得了约30倍的加速比, 为国产异构超算下格点QCD软件性能优化提供了有益的参考价值.     

普及真6核 AMD Phenom Ⅱ×6 1090T详细测试

从CPU的发展历史看,处理器由指令优化、微架构改进、频率的提高、再到现在的多核时代。CPU历经了不少的变革和潮流,随着摩尔定律的逐渐失效,处理器正向着多核、并行计算以及异构计算的方向不断发展。     

基于CPU＋GPU异构计算的编程方法研究

基于CPU＋GPU的异构计算系统是在传统计算机系统中加入GPU作为加速部件并配合CPU共同承担计算任务的新型系统,相比于传统的单纯以CPU作为计算部件的同构计算系统,异构系统优势明显。分析了基于CPU＋GPU异构计算模式程序开发面临的主要困难,重点研究了当前可用的主要解决途径和研究方向,并总结了当前各种编程方法的适用场合和各自的优缺点。     

市场

AMD Fusion开发者峰会征集异构计算方案 本刊讯近日，AMD Fusion开发者峰会组委会发布了一项方案征集通知，邀请在异构计算和GPU计算领域的软件开发者们，在AMD Fusion开发者峰会上介绍和分享其开发成果。该峰会将于2011年明13～16日在美国华盛顿贝尔维举行．所有参选方案需在2011年2月4日前提交．     

CPU-GPU异构计算框架下的高性能用电负荷预测

随着电网的快速发展,用电信息采集系统的数据计算业务面临着巨大挑战.近年来,图形处理器(GPU)因其在浮点计算速度和存储带宽方面的优势成为高性能计算问题中的研究热点,也被成功应用在电力系统计算分析等科学计算领域.在基于人工智能方法的电力负荷预测问题中,以往大部分研究仅考虑了使用GPU加速预测模型的训练,而并未应用在数据集的获取和计算上.提出了一种基于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构计算框架下全流程加速的高性能用电负荷预测方案.首先结合统一计算架构(CUDA)和多线程技术实现了使用多台GPU完成用电负荷的并行预处理,随后在聚类分析后基于XGBoost算法完成了多台区负荷预测,并利用GPU加速了模型的训练计算.最后通过对深圳市43254个台区用电信息的实例分析,验证了所提方法的高效性与适用性.     

进入异构加速时代 全新Kaveri APU来袭

正AMD在APU上的发展一直受到业内关注。尤其是在AMD宣布了可以支持统一内存寻址的Kaveri APU后,这款在架构设计上堪称划时代的产品就成为所有用户关注的焦点。在Kaveri APU之后,异构计算、融合架构成为AMD发展的核心。     

启迪未来 AMD APU14 技术创新大会全程报道

正2014年5月15日,作为芯片级厂商巨头的AMD公司在北京召开了"成就今日启迪未来"为主题的AMD APU14技术创新大会。将APU14大会放在中国北京举行,反映了AMD对于中国市场重视的态度。确实,AMD桌面业务总部搬到中国,作为当今最炙手可热的市场,本次大会也吸引了AMD全球各地的合作伙伴和用户。     

异构计算——求解超级问题的新途径

异构计算是近年来并行处理领域中新的研究热点。它的思想是充分利用一组汪同结构的高性能计算机求解含有不同并行性的超级问题。文中分析了异构计算的背景及特点，讨论了当前存在的问题。     

一种异构计算环境下基于复制的调度算法

提出了一种异构环境下的基于复制的调度算法（TDNH），并与同为异构环境下的HEFT算法进行了比较，结果证明TDNH算法减小了时间跨度。最后通过实验证明了TDNH算法能够得到比较好的结果。