ідея - Computational Fluid Dynamics (CFD) - # Optimizing OpenACC Performance for CFD Simulation on GPUs

Alya towards Exascale: Optimal OpenACC Performance of Navier-Stokes Finite Element Assembly on GPUs

Q: 異種CPU/GPU間で共通したコード構造を実現する際に生じる課題は何ですか？

異種CPU/GPU間で共通したコード構造を実現する際に生じる主な課題の一つは、各プラットフォームのアーキテクチャや特性の違いによる最適化ニーズの相違です。GPUとCPUは異なる並列処理方法やメモリアクセスパターンを持ち、効率的なコード構造が異なります。そのため、単純に統一されたコードベースを作成しようとすると、どちらか片方のプラットフォームではサブオプティマルな性能しか得られず、最適化ポテンシャルが制限されてしまいます。 さらに、GPUではレジスタ数やメモリバンド幅といったリソース制約も考慮しなければなりません。このような要素が異種CPU/GPUで共通したコード構造を設計する上で重要な課題として挙げられます。

Q: GPU版RSはCPU版RSと比較してどう変わりますか？

GPU版RS（Restructuring and Specialization）はCPU版RS（同名）と比較していくつかの点で異なります。まず第一に、GPU版RSでは中間値データ量が大幅に削減されており、これによってキャッシュエフェクトivenessが向上しました。またロード/ストア操作回数も低減されており、L2/L3キャッシュ効果も改善されました。 さらに浸透度面でも変更点があります。例えば浸透度演算回数が3分の1程度まで減少しました。これは中間式表現への制限緩和から来ており，それ自体高速化手法からくる．同時期，演算負荷増加傾向も見受けられ，この変更結果80%以上単体核速度向上します．

Q: エネルギー効率比較から得られた知見は今後のHPCシステム設計や開発にどう活かせますか？

エネルギー効率比較から得られた知見は今後のHPC（High Performance Computing）システム設計や開発に重要な示唆を与えます。 具体的に言えば、「電力消費対性能」比較結果から次世代HPCシステム設計者・開発者は以下事項等学習可能： HPC システム全体及び個々部品毎電力利用評価基準確立：将来製品提供前段階既定目安策定有益 効率的資源配分戦術展開：電力使用節約及び性能強化目指す 持続可能技術革新推進：省エネ・高性能技術導入促進可否判断材料提供 これ等施策採用下, 高パフォーマンス超算業界内競争優位地位確保及びグリーンIT社会建設支援望み.

Основні поняття

異種CPU/GPU間の最適なコード構造による性能向上を実証する。

Анотація

この論文は、CPUとGPUアーキテクチャ向けのポータブルで高効率なコード構造を提供する課題に焦点を当てています。AlyaのCFDコードにおける右辺項のアセンブリに関する研究から始まり、異なる次元のランタイム最適化がGPUとCPU上で完全なパフォーマンスポテンシャルを明らかにすることが示されています。さらに、新しい最適化戦略の必要性が強調され、OpenACCベースの統一実装がNVIDIA A100 GPUで50倍以上、Intel IcelakeベースのCPUノードで5倍以上のパフォーマンス向上をもたらすことが示されています。

I. INTRODUCTION

AlyaはUEABS（Unified European Applications Benchmark Suite）内のMultiphysics HPCコードであり、GPUへの初期ポートではCPUよりも4−5倍遅いことが明らかになった。

II. FINITE ELEMENT ASSEMBLY IN CFD

高次スキームへの依存度が高い近年の有限要素離散化手法や、Alyaで使用されるエネルギー保存型2次法について言及。

III. MEASUREMENTS AND MACHINES

ボルント・ベンチマーク用LESフローを使用し、Fritz CPUクラスターとAlex GPUクラスターで計測。

IV. STATUS QUO: VECTORIZED DATA STRUCTURES

ベクトル化されたデータ構造やアセンブリ関数に関する詳細な分析。

V. IMPROVEMENTS

アルゴリズム再構築や特殊化、プライバタイズなど3つのカテゴリーに分類された改善策。

VI. ENERGY EFFICIENCY

Alex GPUとFritz CPUノード間でエネルギー効率比較を行い、GPUシステムがCPUよりも4倍効率的であることを示す推定値を提供。

VII. CONCLUSIONS

Alyaへの最適化戦略や将来的な研究方針について総括。

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Статистика

NVIDIA A100 GPU上で50倍以上のパフォーマンス向上を実現（約2.5 TF/s FP64）。
Intel IcelakeベースのCPUノード上で5倍以上のパフォーマンス向上（約1.0 TF/s FP64）。

Цитати

"Efficient exascale discretizations: High-order finite element methods." - T. Kolev et al.
"Assembly of finite element methods on graphics processors." - C. Cecka et al.
"Roofline: An insightful visual performance model for multicore architectures." - S. Williams et al.

Ключові висновки, отримані з

Alya towards Exascale

by Herbert Owen... о arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08777.pdf

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異種CPU/GPU間で共通したコード構造を実現する際に生じる課題は何ですか？

異種CPU/GPU間で共通したコード構造を実現する際に生じる主な課題の一つは、各プラットフォームのアーキテクチャや特性の違いによる最適化ニーズの相違です。GPUとCPUは異なる並列処理方法やメモリアクセスパターンを持ち、効率的なコード構造が異なります。そのため、単純に統一されたコードベースを作成しようとすると、どちらか片方のプラットフォームではサブオプティマルな性能しか得られず、最適化ポテンシャルが制限されてしまいます。
さらに、GPUではレジスタ数やメモリバンド幅といったリソース制約も考慮しなければなりません。このような要素が異種CPU/GPUで共通したコード構造を設計する上で重要な課題として挙げられます。

GPU版RSはCPU版RSと比較してどう変わりますか？

GPU版RS（Restructuring and Specialization）はCPU版RS（同名）と比較していくつかの点で異なります。まず第一に、GPU版RSでは中間値データ量が大幅に削減されており、これによってキャッシュエフェクトivenessが向上しました。またロード/ストア操作回数も低減されており、L2/L3キャッシュ効果も改善されました。
さらに浸透度面でも変更点があります。例えば浸透度演算回数が3分の1程度まで減少しました。これは中間式表現への制限緩和から来ており，それ自体高速化手法からくる．同時期，演算負荷増加傾向も見受けられ，この変更結果80%以上単体核速度向上します．

エネルギー効率比較から得られた知見は今後のHPCシステム設計や開発にどう活かせますか？

エネルギー効率比較から得られた知見は今後のHPC（High Performance Computing）システム設計や開発に重要な示唆を与えます。
具体的に言えば、「電力消費対性能」比較結果から次世代HPCシステム設計者・開発者は以下事項等学習可能：

HPC システム全体及び個々部品毎電力利用評価基準確立：将来製品提供前段階既定目安策定有益
効率的資源配分戦術展開：電力使用節約及び性能強化目指す
持続可能技術革新推進：省エネ・高性能技術導入促進可否判断材料提供
これ等施策採用下, 高パフォーマンス超算業界内競争優位地位確保及びグリーンIT社会建設支援望み.