The next generation Sunway supercomputer employs the SW26010pro processor, which features a specialized on-chip heterogeneous architecture. Applications with significant hotspots can benefit from the great computation capacity improvement of Sunway many-core architectures by carefully making intensive manual many-core parallelization efforts. However, some legacy projects with large codebases, such as CESM, ROMS and WRF, contain numerous lines of code and do not have significant hotspots. The cost of manually porting such applications to the Sunway architecture is almost unaffordable. To overcome such a challenge, we have developed a toolkit named O2ATH. O2ATH forwards GNU OpenMP runtime library calls to Sunway's Athread library, which greatly simplifies the parallelization work on the Sunway architecture.O2ATH enables users to write both MPE and CPE code in a single file, and parallelization can be achieved by utilizing OpenMP directives and attributes. In practice, O2ATH has helped us to port two large projects, CESM and ROMS, to the CPEs of the next generation Sunway supercomputers via the OpenMP offload method. In the experiments, kernel speedups range from 3 to 15 times, resulting in 3 to 6 times whole application speedups.Furthermore, O2ATH requires significantly fewer code modifications compared to manually crafting CPE functions.This indicates that O2ATH can greatly enhance development efficiency when porting or optimizing large software projects on Sunway supercomputers.


翻译:下一代神威超级计算机采用了SW26010pro处理器,该处理器具有专用的片上异构架构。存在显著热点的应用程序可通过精心进行密集的手动众核并行化工作,得益于神威众核架构计算能力的巨大提升。然而,一些具有庞大代码库的遗留项目,如CESM、ROMS和WRF,包含成千上万行代码且无明显热点,手动将此类应用程序移植至神威架构的成本几乎难以承受。为应对这一挑战,我们开发了名为O2ATH的工具包。O2ATH将GNU OpenMP运行时库调用转发至神威的Athread库,极大地简化了神威架构上的并行化工作。O2ATH允许用户在单个文件中编写MPE和CPE代码,并通过使用OpenMP指令和属性实现并行化。实践中,O2ATH已帮助我们通过OpenMP卸载方法将CESM和ROMS两个大型项目移植到下一代神威超级计算机的CPE上。实验中,内核加速比达到3至15倍,整体应用加速比为3至6倍。此外,与手动编写CPE函数相比,O2ATH所需的代码修改量显著减少。这表明,在神威超级计算机上移植或优化大型软件项目时,O2ATH能极大提升开发效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
34+阅读 · 2022年2月15日
VIP会员
最新内容
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:53
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:46
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
10+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
7+阅读 · 6月5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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员