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题名新一代神威处理器上高效任务流并行系统
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作者
傅游
杜雷明
高希然
陈莉
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机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第12期137-146,共10页
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基金
山东省自然科学基金(ZR2022MF274,ZR2021LZH004)
国家重点研发计划(2017YFB0202002)。
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文摘
我国自主研制的新一代神威超级计算机相比前一代的神威太湖之光,具有更强大的内存系统和更高的计算密度,其主力编程模型仍然是块同步(Bulk Synchronous Parallelism,BSP)模型。顺序任务流(Sequential Task Flow,STF)模型基于数据流信息实现对串行程序的自动任务并行,并通过任务间的细粒度同步实现异步并行,相比于BSP模型的全局同步,并行度更高,负载更均衡。STF模型为用户高效使用神威平台提供了一种新选择。但在众核系统上,STF模型的运行时开销会直接影响并行程序性能。首先,分析新一代神威处理器影响STF模型高效实现的两个特征;然后,利用处理器架构的独有特性,提出一种基于代理的数据流构图机制以实现模型的构图需求,以及一种无锁的集中式任务调度机制以优化调度开销。最后,基于以上技术,为AceMesh模型实现了高效的任务流并行系统。实验表明,实现的任务流并行系统相比传统运行时支持优势显著,在细粒度任务场景下最高加速2.37倍;AceMesh性能高于神威平台的OpenACC模型,对典型应用的加速最高达到2.07倍。
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关键词
顺序任务流模型
异构众核并行
任务调度
数据流并行
块同步模型
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Keywords
Sequential task flow model
Heterogeneous multi-core parallelism
Task scheduling
Dataflow parallelism
Bulk synchronous model
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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