Massively parallel Fourier transforms are widely used in computational sciences, and specifically in computational fluid dynamics which involves unbounded Poisson problems. In practice the latter is usually the most time-consuming operation due to its inescapable all-to-all communication pattern. The original flups library tackles that issue with an implementation of the distributed Fourier transform tailor-made for successive resolutions of unbounded Poisson problems. However the proposed implementation lacks of flexibility as it only supports cell-centered data layout and features a plain communication strategy. This work extends the library along two directions. First, flups implementation is generalized to support a node-centered data layout. Second, three distinct approaches are provided to handle the communications: one all-to-all, and two non-blocking implementations relying on manual packing and MPI_Datatype to communicate over the network. The proposed software is validated against analytical solutions for unbounded, semi-unbounded, and periodic domains. The performance of the approaches is then compared against accFFT, another distributed FFT implementation, using a periodic case. Finally the performance metrics of each implementation are analyzed and detailed on various top-tier European facilities up to 49,152 cores. This work brings flups up to a fully production-ready and performant distributed FFT library, featuring all the possible types of FFTs and with flexibility in the data-layout. The code is available under a BSD-3 license at github.com/vortexlab-uclouvain/flups.


翻译:大规模并行傅里叶变换广泛应用于计算科学领域,尤其在涉及无界泊松问题的计算流体动力学中。实践中,由于不可避免的全交换通信模式,此类操作通常是最耗时的环节。原始flups库通过为无界泊松问题的逐次求解量身定制的分布式傅里叶变换实现,解决了这一难题。然而该实现缺乏灵活性,仅支持中心网格数据布局并采用简单的通信策略。本研究沿两个方向扩展了该库:首先,将flups的实现泛化以支持节点中心数据布局;其次,提供了三种不同的通信处理方案:一种全交换方法,以及两种分别基于手动打包和MPI_Datatype进行网络通信的非阻塞实现。针对无界、半无界和周期域,通过解析解验证了所提软件的正确性。随后,在周期算例下比较了该方法与另一分布式FFT实现accFFT的性能。最后,在多个欧洲顶级计算设施上(核心数达49,152个),详细分析和量化了每种实现的性能指标。本研究将flups升级为完全生产就绪的高性能分布式FFT库,涵盖所有FFT类型并具备数据布局灵活性。代码以BSD-3许可协议开源发布于github.com/vortexlab-uclouvain/flups。

0
下载
关闭预览

相关内容

自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10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
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
44+阅读 · 2019年6月1日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18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
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
OpenCV特征提取与图像检索实现(附代码)
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
0+阅读 · 2014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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10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
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
44+阅读 · 2019年6月1日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18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
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
OpenCV特征提取与图像检索实现(附代码)
资源|斯坦福课程:深度学习理论!
全球人工智能
17+阅读 · 2017年11月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
0+阅读 · 2014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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009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