We present an expanded study of the performance of FLASH when using Linux Kernel Hugepages on Ookami, an HPE Apollo 80 A64FX platform. FLASH is a multi-scale, multi-physics simulation code written principally in modern Fortran and makes use of the PARAMESH library to manage a block-structured adaptive mesh. Our initial study used only the Fujitsu compiler to utilize standard hugepages (hp), but further investigation allowed us to utilize hp for multiple compilers by linking to the Fujitsu library libmpg and transparent hugepages (thp) by enabling it at the node level. By comparing the results of hardware counters and in-code timers, we found that hp and thp do not significantly impact the runtime performance of FLASH. Interestingly, there is a significant reduction in the TLB misses, differences in cache and memory access counters, and strange behavior is observed when using thp.


翻译:我们扩展了在Ookami(一款HPE Apollo 80 A64FX平台)上使用Linux内核大页时FLASH性能的研究。FLASH是一个多尺度、多物理场模拟代码,主要采用现代Fortran编写,并利用PARAMESH库管理块结构自适应网格。初步研究仅使用富士通编译器调用标准大页(hp),但后续通过链接富士通库libmpg实现了多编译器下的hp支持,并通过在节点级启用透明大页(thp)扩展了研究。通过对比硬件计数器和代码内计时器的结果,我们发现hp和thp对FLASH运行时性能无显著影响。有趣的是,TLB缺失次数显著减少,缓存与内存访问计数器存在差异,且使用thp时观察到异常行为。

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
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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
3+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
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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月24日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
8+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
5+阅读 · 6月4日
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
20+阅读 · 6月2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
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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
3+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
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 · 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