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申威众核处理器上的三对角并行求解器

计算机科学与探索 2019年第10期13卷 1654-1663页

作者：刘侃王欣亮许平薛巍清华大学计算机科学与技术系北京100086 国家超级计算无锡中心江苏无锡214100

三对角方程求解器是一种在很多科学与工程领域广泛应用的数值计算核心。目前,CPU、GPU等主流硬件平台上都提出了高度优化的并行算法,但是对于中国自主研发的申威26010众核处理器,还没有一种算法能有效地利用其独特的硬件特性来达到最大... 详细信息

三对角方程求解器是一种在很多科学与工程领域广泛应用的数值计算核心。目前,CPU、GPU等主流硬件平台上都提出了高度优化的并行算法,但是对于中国自主研发的申威26010众核处理器,还没有一种算法能有效地利用其独特的硬件特性来达到最大化的性能。提出了一种分布式CR算法swDCR,来求解大量的、规模不大的三对角方程。该算法对每个三对角方程使用多个从核并行求解,通过联合多个从核的缓存使得运算过程中所有中间变量都能存储在缓存中,同时利用寄存器通信完成核间数据的高速传输。通过设计线程级数据划分机制,使得向量化的优化效果最大化。swDCR的吞吐率相比主核上的追赶法达到了单精度43.9倍和双精度36.7倍的加速,相比从核上的追赶法达到了单精度和双精度均2.07倍的加速。该算法在申威26010处理器单个核组上可以获得24GB/s的有效带宽。

关键词：三对角申威众核处理器循环消去(CR)算法

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基于申威众核处理器的海冰模式并行加速方法

计算机学报 2018年第10期41卷 2221-2235页

作者：李镔洋李波钱德沛北京航空航天大学计算机学院北京100191

海冰模式是地球模式的重要组成部分,其使用不同的网格和时间梯度来模拟海冰区域随时间的变化.海冰模式具有计算密集的特性,随着海冰模式计算精度的提升,传统的硬件已难以满足其计算需求.申威太湖之光超级计算机是第一台峰值性能超过100P... 详细信息

海冰模式是地球模式的重要组成部分,其使用不同的网格和时间梯度来模拟海冰区域随时间的变化.海冰模式具有计算密集的特性,随着海冰模式计算精度的提升,传统的硬件已难以满足其计算需求.申威太湖之光超级计算机是第一台峰值性能超过100Pflops的超级计算机,其为高精度的海冰模式过程模拟提供了新的硬件平台,但在该平台上实现算法高效并行化仍面临着诸多问题.一些应用程序已经在众核平台上实现移植和并行化,但是相比其他领域,气候软件在众核平台移植和并行化的过程相对缓慢.有关气候模式在众核平台的并行化研究大多基于GPU实现.早期的研究多基于单个气候运算过程,该过程通常为计算密集型程序,通信过程相对较少,基于GPU的实现可以取得较好的并行效果.与单一的运算过程不同,海冰模式程序需要与多个气候模式进行交互,如何减少通信过程开销以及如何充分利用申威处理器所提供的并行性能是我们遇到的主要问题.为解决这一问题,该文基于申威众核处理器,设计了一种针对海冰模式算法移植和并行化的方法.每个申威众核处理器包含有4个核组,每个核组包含有一个管理核心和64个计算核心.为充分发掘申威众核处理器的并行特性,该方法分别对海冰模式数据分割方式,数据传输过程以及计算方式进行了改进和优化.该文利用该方法对海冰模式的两个算法进行了移植和并行化,并使用CICE测试数据集和COREv2数据集对该方法的性能进行测试.实验表明,并行优化后的两个算法相较其只在管理核心上运行分别可获得11.6倍和9.8倍的性能提升,且与基本并行化方法相比,该方法最高可获得40%的性能提升.

关键词：申威众核处理器海冰模式数据传输数据分割计算方式

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面向申威众核处理器的规则处理优化技术

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 66-85页

作者：张振东王彤刘鹏浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 之江实验室智能超算研究中心杭州311100 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

高性能口令恢复系统是申威众核处理器的重要应用场景之一,规则处理是主流口令恢复工具中被广泛应用的一种口令生成方式.现有相关研究工作缺少对规则处理算法的优化,导致申威处理器上基于规则的口令生成速度成为口令恢复系统的性能瓶颈.... 详细信息

高性能口令恢复系统是申威众核处理器的重要应用场景之一,规则处理是主流口令恢复工具中被广泛应用的一种口令生成方式.现有相关研究工作缺少对规则处理算法的优化,导致申威处理器上基于规则的口令生成速度成为口令恢复系统的性能瓶颈.通过分析规则处理算法的多层次可并行性,提出了面向申威众核处理器的线程级、数据级优化方案.在线程级优化方案中,探索了规则处理算法的最优任务映射方式,设计了主从核任务分配机制、从核缓冲区配比优化机制、负载均衡机制、变长规则存储机制等技术以提高并行效率;在数据级优化方案中,分析了规则处理算法中规则函数的计算模式,并通过申威SIMD指令集对规则函数进行向量优化以提高执行效率.在SW26010处理器上的实验结果表明,上述优化方案有效解除了规则处理的性能瓶颈,使规则模式下的口令恢复速度提升了30~101倍.

关键词：申威众核处理器口令恢复规则处理异构计算单指令多数据流

基于申威众核处理器的NSGA-Ⅱ并行和优化方法

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计算机应用研究 2020年第1期37卷 96-101页

作者：刘垚郑琳郑凯王肃廖启丹华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214215

由申威众核处理器组成的"神威·太湖之光"是我国当前性能最高的超级计算机,可为大规模NSGA-Ⅱ求解提供硬件平台。基于硬件架构特点,设计了分岛/主从增强混合并行NSGA-Ⅱ。在主从模式基础上,利用从核间寄存器通信,实现核组内从核局部数... 详细信息

由申威众核处理器组成的"神威·太湖之光"是我国当前性能最高的超级计算机,可为大规模NSGA-Ⅱ求解提供硬件平台。基于硬件架构特点,设计了分岛/主从增强混合并行NSGA-Ⅱ。在主从模式基础上,利用从核间寄存器通信,实现核组内从核局部数据存储的共享。优化流程,实现更多算法模块在从核上的并行。运用DMA传输、向量化、双缓冲、存储优化等方法显著提高加速比。实验表明,优化的并行NSGA-Ⅱ在申威众核处理器上具有良好的加速比和扩展性。

关键词：申威众核处理器 NSGA-Ⅱ 并行遗传算法多目标并行优化

基于新一代申威众核处理器的资源优化调度算法研究

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基于新一代申威众核处理器的资源优化调度算法研究

作者：李玉辉齐鲁工业大学

学位级别：硕士

当前,高性能计算与并行计算能够有效地提高计算能力和计算效率,并在多个计算科学与应用领域中发挥着十分重要的作用。作为高性能计算的尖端水平代表,超级计算机能够有效的面对应用程序中的复杂场景并解决大规模的计算问题。作为“神威... 详细信息

当前,高性能计算与并行计算能够有效地提高计算能力和计算效率,并在多个计算科学与应用领域中发挥着十分重要的作用。作为高性能计算的尖端水平代表,超级计算机能够有效的面对应用程序中的复杂场景并解决大规模的计算问题。作为“神威·蓝光II”超级计算机的核心部件,新一代申威众核处理器SW26010pro的研发可用于大规模数据集群与海量计算任务的并行。伴随着处理器性能的提升,在计算资源分配的过程中,资源调度已然成为一项十分重要的问题。由于申威众核处理器硬件架构的特殊性,资源调度与处理器之间的一系列矛盾则是更为突出,如临界资源互斥、从核数量的优化选择与计算量分配不均匀等问题。为此,本文提出了从核数量调整并行加速方法与主从核监测交互的计算量动态调度方法,具体内容如下:(1)本文基于临界资源的互斥问题和从核数量的优化选择问题,提出了从核数量调整并行加速方法,其中包括临界资源协调方法与从核数量控制器SW-CNC。临界资源协调方法可以有效地避免从核访问主存的数据不一致问题,从核数量控制器SW-CNC可以精确地控制从核数量以确定最大化的计算效率。(2)本文针对因计算量分配不均匀而导致的负载不均衡问题,提出了主从核监测交互的计算量动态调度方法,其中包括从核状态监测方法、主从核交互传输方法、资源配置调控方法。从核状态监测方法可以实现单从核与多从核中的计算量状态监测,主从核交互传输方法可以实现线程级交互模式与进程级交互模式下的计算量分配,资源配置调控方法能够使用户更直观的了解与获取当前的资源信息。为了验证上述两种方法的加速效果,本文基于申威众核处理器的硬件架构设计大量对照实验,完成了小、中、大三种规模的数据集测试,对比使用此方法前后的时间并验证其加速效果。在从核数量调整并行加速方法的数据集测试中,单核组内的测试可分别最高达到5.11倍、4.52倍、4.01倍的加速效果,整颗SW26010pro处理器中的测试可分别最高达到2.71倍、2.27倍、1.89倍的加速效果;在主从核监测交互的计算量动态调度方法的数据集测试中,整颗SW26010pro处理器中的测试平均时间减少比例约为44.66%,最高可达到2.01倍的效果。结果表明,从核数量调整并行加速方法可有效的避免临界资源互斥问题,精确地确定最大化计算效率的从核数量;主从核监测交互的计算量动态调度方法能够完成计算量的状态监测与分配,有效的避免负载不均衡问题。

关键词：高性能计算神威超级计算机申威众核处理器资源调度

新一代申威众核处理器上的不规则批矩阵乘算法优化

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新一代申威众核处理器上的不规则批矩阵乘算法优化

作者：许乐中国科学技术大学

学位级别：硕士

批矩阵乘作为高性能计算和智能计算中的核心运算,有稠密计算和批量计算两大特征,在新兴众核处理器上的实现和优化至关重要。本文基于新一代申威众核处理器,对批矩阵乘的计算特征和访存行为进行了深入分析,针对不同类型的不规则矩阵乘分... 详细信息

批矩阵乘作为高性能计算和智能计算中的核心运算,有稠密计算和批量计算两大特征,在新兴众核处理器上的实现和优化至关重要。本文基于新一代申威众核处理器,对批矩阵乘的计算特征和访存行为进行了深入分析,针对不同类型的不规则矩阵乘分别设计了相应的执行算法;对访存和计算进一步优化,达到计算访存平衡;通过算法选择器和任务调度器对各算法进行动态选择和调度,充分发挥众核处理器的强大计算能力。本文的主要工作包括以下几个方面:1.提出了包含执行层和决策层的两层算法框架。执行层根据处理器硬件架构设计了单从核、单簇、四簇和全核组四种算法,以适应输入矩阵的不同规模和形状。由于各算法对计算资源的利用方式不同,因此执行层分别设计了正反播送、循环移位和行列双广播片上并行算法和数据共享策略,有效提升计算并行度和数据重用性。决策层负责算法选择和任务调度,其中基于多分类SVM的算法选择器实现了对执行算法的有效选择,平均准确率超95.3%。动态任务调度器解决了静态任务分配的长尾问题,平衡了计算单元间的任务负载。2.通过数据预取和自适应分块算法实现了计算和访存平衡。针对处理器计算性能和访存带宽之间的鸿沟,采用基于DMA和RMA的混合数据预取策略,有效隐藏了访存和通信开销,使算法整体性能提升80%以上。矩阵乘算法的计算强度与循环顺序及其分块大小有关,是联系计算和访存的关键因素。为了平滑不规则矩阵乘的性能抖动,提出以计算强度为目标的分块搜索引擎,自适应地给出最优循环顺序及其分块大小,使算法在不同输入下都有稳定的性能优势。此外,打包-填充-整理算法将矩阵的转置填充与计算访存的异步重叠结合,有效隐藏了转置矩阵的转置填充开销并节省了 LDM空间。3.面向新一代申威指令集设计了全新的计算内核。内核采用手工汇编的方式实现指令选择、寄存器分配和指令调度等工作。首先采用向量外积的计算形式,通过vlenma和vlenmas指令实现了微内核的矩阵乘和标量乘法,并根据寄存器的计算并行度和计算强度选择了最优分块大小。然后对指令序列进行相关性分析,采用基于寄存器缓冲的指令重排技术,扩大指令间的安全距离,实现了计算访存指令的双发射,使算法整体性能提升380%以上。通过以上工作,本文在新一代申威处理器上实现了高效的不规则批矩阵乘运算,其中全核组算法性能可达2TFLOPS,逼近理论峰值,且各算法在多数矩阵规模下都能保持明显性能优势。

关键词：并行算法申威众核处理器稠密计算批量计算不规则矩阵乘

基于申威众核处理器的稀疏矩阵方程并行优化方法研究

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基于申威众核处理器的稀疏矩阵方程并行优化方法研究

作者：肖磊齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着现代计算机性能的不断提高以及大规模机群的不断出现,科学计算在解决各领域内的复杂工程问题中发挥着愈来愈重要的作用。在传统的科学计算领域,数值模拟的规模不断增大,模拟的精度和效率都有着显著提高,例如地震模拟、天气预测、分... 详细信息

随着现代计算机性能的不断提高以及大规模机群的不断出现,科学计算在解决各领域内的复杂工程问题中发挥着愈来愈重要的作用。在传统的科学计算领域,数值模拟的规模不断增大,模拟的精度和效率都有着显著提高,例如地震模拟、天气预测、分子动力学模拟、电磁仿真等领域。近年来,国内增大了对芯片研制、汽车制造和新材料研发等行业的投入,企业内研究人员采取数值模拟的形式对新产品的性能进行测试以降低物理实验所带来的高昂成本。对于极其复杂的工程问题,个人计算机和普通计算机集群并不能够满足其计算需求,通常需要借助超级计算机来进行模拟仿真计算。目前,全球的超级计算机正在进入E级时代。为抢占E级超算的“制高点”,我国着力于研制新一代神威超级计算机,该系统搭载SW26010-Pro处理器（申威众核处理器）,SW26010-Pro处理器是基于SW26010处理器升级而来,升级后的SW26010-Pro处理器由6个核组组成,每个核组由1个主核和一个8*8的从核阵列构成。新一代神威超级计算机的研制,为我国各领域人员探索更大规模的仿真应用程序提供了基础,为各重大应用领域的计算模型创新与实现提供了强大、灵活的系统软件支撑,使多尺度、高分辨率、长时间、高精度的超大规模模拟成为可能。油藏数值模拟、激光聚变模拟、生物医药分子模拟等问题归结于大规模稀疏矩阵方程的求解,平均计算时间占比70%以上。然而,由于稀疏矩阵形态多样性、内存访问离散化等特征,在实际求解稀疏矩阵方程时内存访问模式不规则,计算密低,导致其求解效率低下。另一方面,随着人工智能领域大模型的兴起,模型的训练的时长呈指数型增长,模型训练中稀疏矩阵与向量相乘时,稀疏矩阵与向量之间的乘法操作需要对每个非零元素进行乘法和加法运算,这些运算之间存在复杂的依赖关系,使得计算单元之间的并行度降低。为了提高稀疏矩阵运算的效率,研究人员利用GPU等加速部件提出若干针对性的优化策略。但由于硬件架构的差异性,上述优化策略无法直接应用于新一代神威超级计算机上。本文基于新一代申威众核处理器SW26010-Pro,开展了针对稀疏矩阵方程迭代求解、稀疏矩阵方程直接求解以及稀疏矩阵向量乘法的并行算法优化工作。具体来说,本文的主要贡献如下:1)面向SW26010-Pro处理器上的稀疏矩阵向量乘法,本文提出了一种基于SPM（Scratch Pad Memory,同LDM）聚合的异构并行算法。为了充分利用SW26010-Pro的计算能力并在计算过程中平衡每个核组的计算负载,本文采用了异步计算工作流程,并提出了SPM聚合策略和向量自适应映射算法。通过DMA控制器直接访问内存取代离散的内存访问,提高了内存访问效率。综合以上优化策略,优化后的算法实现了77.16倍的加速,与神威众核加速数学库x Math2.0的Sp MV（Sparse matrix-vector multiplication）内核相比,平均加速3.82倍。2)本文以多波前直接求解方法为研究对象,对稀疏矩阵方程直接求解异构并行优化方法展开研究,针对MUMPS求解器（Multifrontal Massively Parallel sparse direct Solver）的整体架构提出了适用于神威超级计算机的主从加速模型。本文研究了基于多波前法的大规模稀疏线性方程组的并行求解方法,通过异构众核优化及SIMD（Single Instruction Multiple Data）向量化等优化策略,加快了稀疏矩阵方程直接求解软件MUMPS在神威超级计算机上的求解时间。数值实验结果表明,优化后该优化算法的计算速度提升64.76倍,为神威超级计算机科学计算软件生态提供了支撑。3)本文以预处理共轭梯度迭代方法（Preconditioned Conjugate Gradient,简称PCG方法）为研究对象,对稀疏矩阵方程迭代求解异构并行优化方法展开研究,提出一种基于内核聚合优化的PCG方法,研发了一种高效并行有限元求解器sw Para FEM。本文采用主从加速模型来提高PCG方法在神威超级计算机上的计算效率,利用内核聚合优化方案解决了从核线程频繁创建和销毁操作所带来的浪费计算资源问题。此外,本文还通过内存访问优化提高了从核至主核间的数据传输速度。综合上述优化策略,本文在SW26010-Pro处理器的一个核组上实现了10.5倍的加速,并在512个核组上实现了62.8%的强可扩展效率。

关键词：申威众核处理器异构并行算法稀疏矩阵方程求解稀疏矩阵向量乘

稀疏矩阵向量乘法在申威众核架构上的性能优化

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计算机学报 2020年第6期43卷 1037-1051页

作者：李亿渊薛巍陈德训王欣亮许平张武生杨广文清华大学计算机科学与技术系北京100084 国家超级计算无锡中心江苏无锡214072

计算机数值模拟是现代科学和技术发展的重要触发力量.在数值模拟中,求解大规模稀疏线性方程组是非常重要的一个环节.迭代求解过程中稀疏矩阵向量乘法是耗时最长的计算核心之一,存在严重的数据局部性差、写冲突、负载不均衡等问题.因此,... 详细信息

计算机数值模拟是现代科学和技术发展的重要触发力量.在数值模拟中,求解大规模稀疏线性方程组是非常重要的一个环节.迭代求解过程中稀疏矩阵向量乘法是耗时最长的计算核心之一,存在严重的数据局部性差、写冲突、负载不均衡等问题.因此,稀疏矩阵向量乘法已经成为了当前性能优化的难点和研究热点.本文面向国产众核处理器架构,以申威26010国产众核处理器为平台,针对稀疏矩阵向量乘法,在线程级和指令级并行层面上进行细粒度的并行算法设计和优化实现.其核心思想是,将众核架构设计精巧的矩阵分层分块技术用于矩阵存储、访问和任务调度,在保证右端向量数据复用的同时有效实现了负载均衡,避免了申威26010上因频繁缓存判断和细粒度访问导致的潜在性能问题.通过对SuiteSparse矩阵集合中的2710个算例的测试,该算法可以获得与主核上的串行算法相比11.7倍的平均加速和55倍的最高加速.

关键词：申威众核处理器并行计算矩阵向量乘法矩阵格式稀疏矩阵计算

基于HYB格式SpMV在新一代申威架构上的实现与优化

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计算机工程与科学 2023年第10期45卷 1754-1762页

作者：王鑫彭健江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

稀疏矩阵与稠密向量乘SpMV在高性能计算领域有着广泛的应用。稀疏矩阵因其非零元素分布的稀疏性和不规则性,使得运算的并行化较稠密矩阵难度更大。因此,稀疏矩阵向量乘法的性能优化一直都是高性能计算领域中的研究重点。基于稀疏矩阵的... 详细信息

稀疏矩阵与稠密向量乘SpMV在高性能计算领域有着广泛的应用。稀疏矩阵因其非零元素分布的稀疏性和不规则性,使得运算的并行化较稠密矩阵难度更大。因此,稀疏矩阵向量乘法的性能优化一直都是高性能计算领域中的研究重点。基于稀疏矩阵的HYB存储格式,面向国产新一代申威异构众核处理器SW26010P,设计了一种并行SpMV算法及其性能优化方案。并针对HYB存储格式的阈值选取难点,提出了一种多次迭代最大类间方差的方法,以确定HYB格式的阈值。实验结果表明,相比主核上的串行算法,并行SpMV算法可以获得23.36的平均加速比和34.85的最高加速比。

关键词：申威众核处理器稀疏矩阵向量乘法最大类间方差法并行计算