Численные методы, базирующиеся на решении задачи Римана о распаде произвольного разрыва, крайне требовательны к вычислительным ресурсам. Для применения данных численных методов на современных расчетных сетках требуется использование суперкомпьютера. Среди различных инструментов повышения производительности суперкомпьютерных приложений можно выделить векторизацию программного кода. Набор инструкций AVX-512 обладает рядом уникальных возможностей, позволяющих применить векторизацию к программному контексту римановского решателя, что ведет к значительному ускорению решателя. На примере точного римановского решателя рассматривается практический подход к векторизации разнообразного программного контекста, включая простые линейные участки, регионы со сложным управлением, а также вложенные циклы. В основе рассматриваемого подхода лежит возможность одновременного выполнения на одном процессорном ядре нескольких экземпляров некоторой чистой функции. Данная возможность достигается путем перевода программного кода в предикатную форму и использования векторных инструкций. При этом количество одновременно выполняющихся экземпляров равно ширине вектора. Показано, что использование возможностей набора команд AVX-512 позволяет успешно векторизовать рассматриваемый программный контекст. Предложенный подход может быть применен для векторизации широкого спектра приложений.
Векторизация вычислений является важной низкоуровневой оптимизацией, используемой для создания высокоэффективного параллельного кода. Особенности набора инструкций AVX-512 позволяют применять векторизацию для сложного программного контекста, в частности для гнезд циклов и циклов с сильно разветвленным управлением. При использовании векторных инструкций для контекста с неизвестным профилем исполнения существует опасность низкой эффективности векторизации. Особенно ярко это проявляется при векторизации гнезд циклов с нерегулярным числом итераций внутреннего цикла. В статье рассматривается практический подход к векторизации гнезд циклов, основанный на предикатном представлении программы. В качестве примера приводится реализация сортировки Шелла, компактная реализация которой состоит из гнезда циклов, в котором количество итераций внутреннего цикла носит нерегулярный характер и зависит от номеров итераций внешних циклов. Такой контекст является крайне неудобным для векторизации. Приводится сравнение теоретической и практической эффективности векторизации сортировки Шелла, рассматриваются особенности этого программного контекста и объясняется их негативное влияние на производительность векторизованного кода. Полученные результаты могут быть использованы исследователями и разработчиками программного обеспечения для обнаружения причин низкой эффективности векторизации программного кода с похожими особенностями.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.