众核处理器高性能计算架构建模研究

• 作 者: 阚博文
• 出 处: 吉林大学
• 发表日期: 2020年08期
• 关键词: 高性能计算 并行计算 众核处理器 树形调度模型 并行算法

高性能计算(High Performance Computing,HPC)是指多个计算资源共同处理完成一个任务,从而达到提升执行速度的效果,它是并行计算的一种具体实现。当前主流高性能处理器,如NVIDIA GPU、Intel KNL、IBM Power系列处理器以及国产的申威和飞腾-迈创处理器等,虽然计算能力有所差距,但其架构的设计理念却有很多相通之处。它们都是按照分治的思想设计的,即把一个大的任务分解成众多的小任务,交给每一个子核去处理。其硬件设计上也是按照分层的逻辑去设计的。并行算法不是多个串行算法的简单联合,将并行的计算映射到并行的硬件需要科学的模型作为指导,即并行计算模型。算法和模型匹配,才会发挥出算法的优势,优化计算过程,反之甚至会增加算法的时间复杂度和空间复杂度。自并行计算提出以来,科学界一直在寻找一种普适的并行计算模型,现有的经典模型,如PRAM、LogP、C3、超立方、BSP模型、Multi-BSP模型等,都没有将调度因素结合到并行计算建模中。本文基于众核处理器硬件架构,提出了众核并行计算树形调度模型,该模型为通用模型,仅需更改模型的参数设置便可表达一种众核处理器。并且,本文将指令类型抽象为三种——计算、通信和调度,通过这三种指令便可表达任务在该模型中的执行过程。本文也侧重分析了调度类指令的含义,通过类汇编语言——PTX解释调度类指令的工作原理。本文描述了众核并行计算树形调度模型的逻辑模型,通过数学推理量化其数学模型,重点揭示了在任务执行过程中节点的调度机制,任务的划分机制,节点的通信机制和数据的传输机制,并通过任务下发、任务计算、任务反馈三个步骤建立了整个任务在该树形模型中的时间开销模型。本文将所提出的模型应用于当前典型的众核处理器架构,选择四种基础并行算法进行理论推导和实验验证:并行矩阵乘、并行前缀和、并行奇偶排序、并行FFT。通过分析对比,实验结果与理论推导相吻合,从而验证了本模型的有效性与通用性。