This paper presents efforts to improve the hierarchical parallelism of a two scale simulation code. Two methods to improve the GPU parallel performance were developed and compared. The first used the NVIDIA Multi-Process Service and the second moved the entire sub-problem loop into a single kernel using Kokkos hierarchical parallelism and a PackedView data structure. Both approaches improved parallel performance with the second method providing the greatest improvements.


翻译:本文致力于提升双尺度仿真代码的层次并行性能。我们开发并比较了两种改进GPU并行性能的方法。第一种方法基于NVIDIA多进程服务,第二种方法则利用Kokkos层次并行与PackedView数据结构,将整个子问题循环集成至单一内核。两种方法均提升了并行性能,其中第二种方法带来的改进最为显著。

0
下载
关闭预览

相关内容

剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
54+阅读 · 2021年1月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月26日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
24+阅读 · 2022年2月4日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:33
长时程具身智能安全综述:机器人操作的跨层分析
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:55
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
16+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
13+阅读 · 6月4日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员