Оптимизация задачи об определении конфликтов с опасными зонами движения летательных аппаратов для выполнения на Intel Xeon Phi

Abstract

-м.н., ведущий научный сотрудник, rybakov@jscc.ru (Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН -филиал ФНЦ НИИСИ РАН, Ленинский просп., 32а, г. Москва, 119334, Россия) Во время полета летательный аппарат генерирует вихревой спутный след. Данный след может представлять опас-ность для других участников воздушного движения, особенно в зонах, в которых одновременно находится большое количество летательных аппаратов. Поэтому задача моделирования вихревых следов и определения конфликтов с ними является крайне важной и востребованной.В данной статье вихревой след рассматривается как совокупность опасных зон отдельных отрезков траектории движения. Опасная зона отдельного отрезка траектории представлена пучком сфер -множеством сфер с центрами на данном отрезке. Далее рассматривается прямой математический метод определения пересечения прямой и пучка сфер. Прямая представляет мгновенную траекторию движения собственного летательного аппарата, тогда как множество пучков сфер формирует полную опасную зону полета.Так как количество отрезков траекторий в опасной зоне достаточно велико, целесообразно использование ускори-телей для осуществления вычислений. В статье рассматриваются применение Intel Xeon Phi для данной задачи и ис-пользование специального приема ручной оптимизации исходного кода для того, чтобы добиться применения векто-ризации кода. Такой подход позволяет добиться пятикратного ускорения решения задачи при обсчете около 10 7 от-резков движения внутри опасной зоны.Ключевые слова: вихревой след, опасная зона движения летательного аппарата, определение конфликтов, Intel Xeon Phi, векторизация.Во время движения летательный аппарат (ЛА) создает вихревые возмущения, которые оста-ются вдоль траектории его полета. Совокупность этих возмущений формирует турбулентный (вих-ревой) след ЛА [1], который со временем эволюци-онирует и в конечном итоге разрушается [2]. Пока вихревой след существует, он может представлять опасность для других участников воздушного дви-жения при попадании их в данный след [3]. Осо-бенно это критично в местах скопления ЛА, где на небольшом участке пространства может нахо-диться сразу большое количество вихревых следов (аэродромы) [4]. Поэтому необходимо осуществ-лять постоянный мониторинг вихревых следов вплоть до их разрушения и оценивать опасность их влияния на собственный ЛА [5]. В данной статье рассматривается задача определения потенциаль-ных конфликтов с множеством вихревых следов ЛА. Приводится алгоритм решения данной задачи, а также рассматривается его реализация на вычис-лителе Intel Xeon Phi. Постановка задачиТраекторию движения ЛА зададим набором то-чек в пространстве, последовательно соединенных отрезками. Будем считать, что в данных точках из-вестны характеристики ЛА, в том числе и интен-сивность создаваемых им вихревых возмущений, а также то, что опасная зона одной конкретной точки представляет собой шар с центром в этой точке. Точку в трехмерном пространстве зададим радиус-вектором, направленным из начала координат в эту точку, а сферу -ее центром и радиусом следующим образом:

Проблемы Векторизации Гнезд Циклов С Использованием Инструкций AVX-512

“…Векторизации циклов с помощью инструкций AVX-512 для процессоров KNL и Skylake уделяется достаточно много внимания. Можно отметить работы по векторизации быстрой сортировки [13], алгоритма построения множества Мандельброта [14], операций над разреженными матрицами [15], быстрого преобразования Фурье [16], циклов с маловероятными ветвями исполнения [17]. В данном разделе приведем краткое описание основных видов контекста для векторизации, большее разнообразие контекстов можно найти в [18,19].…”

“…В случае наличия в векторизуемом цикле маловероятных ветвей исполнения можно выполнить расщепление цикла по условию, получив два цикла, в первом из которых будет сохраняться только условие ухода на маловероятную ветку, во второй попадет ее реализация. После преобразования первый цикл, избавившись от маловероятного кода, может быть эффективно векторизован [17]. Другие эквивалентные преобразования циклов, в результате которых цикл может быть приведен к виду, пригодному для автоматической векторизации, можно найти в фундаментальных трудах [21,22].…”