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基于ARM SVE的光滑粒子流体动力学SIMD加速方法
被引量：
4
1
作者
范小康
夏泽宇
+1 位作者
龙思凡
杨灿群
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期989-996,共8页
光滑粒子流体动力学(SPH)是近年来兴起的一种无网格的粒子方法,SPH在处理大变形、运动物质表面以及自由表面等问题时优势明显,在数值模拟领域得到了非常广泛的应用,是一种典型的科学计算应用。作为一种显式的粒子方法,SPH在每一个迭代...
光滑粒子流体动力学(SPH)是近年来兴起的一种无网格的粒子方法,SPH在处理大变形、运动物质表面以及自由表面等问题时优势明显,在数值模拟领域得到了非常广泛的应用,是一种典型的科学计算应用。作为一种显式的粒子方法,SPH在每一个迭代步都需要计算大量的粒子间相互作用,计算量非常大,如何提高SPH的计算效率成为研究热点。可伸缩矢量扩展(SVE)是ARM针对高性能计算推出的下一代SIMD指令集,基于SVE研究了SPH方法的SIMD加速方法,取得了显著的加速效果。
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关键词
可伸缩矢量扩展
光滑粒子流体动力学
向量化
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职称材料
基于便笺式存储器的向量化SpMV算法的性能评估与分析
2
作者
张宗茂
董德尊
+3 位作者
王子聪
常俊胜
张晓云
王绍聪
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第9期1521-1528,共8页
便笺式存储器是一种结构简单、访问延迟固定且软件可直接控制的片上高速存储,在现代处理器设计中得到了广泛应用。稀疏矩阵向量乘SpMV是高性能计算、人工智能等应用领域重要的内核计算函数之一。在传统多级Cache处理器中,SpMV算法计算...
便笺式存储器是一种结构简单、访问延迟固定且软件可直接控制的片上高速存储,在现代处理器设计中得到了广泛应用。稀疏矩阵向量乘SpMV是高性能计算、人工智能等应用领域重要的内核计算函数之一。在传统多级Cache处理器中,SpMV算法计算过程中对稠密输入向量的不规则访问操作会导致大量Cache访问请求失效,从而影响SpMV算法执行效率。为了评估便笺式存储器对SpMV向量算法的性能影响,使用ARM SVE指令对基于CSR格式的SpMV算法向量化,并将算法中的热点数据即稠密输入向量存储在便笺式存储器中,在集成了便笺式存储器的ARM架构处理器中对SpMV向量算法进行了性能分析。在gem5模拟器中针对来自真实应用程序的2562个稀疏矩阵进行了实验。实验结果表明,集成了便笺式存储器的处理器与传统多级Cache处理器相比,针对向量化SpMV算法能够实现的最大加速比为7.45,平均加速比为1.11。
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关键词
稀疏矩阵向量乘
便笺式存储器
CSR
arm
sve
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职称材料
题名
基于ARM SVE的光滑粒子流体动力学SIMD加速方法
被引量：
4
1
作者
范小康
夏泽宇
龙思凡
杨灿群
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第6期989-996,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0204301)。
文摘
光滑粒子流体动力学(SPH)是近年来兴起的一种无网格的粒子方法,SPH在处理大变形、运动物质表面以及自由表面等问题时优势明显,在数值模拟领域得到了非常广泛的应用,是一种典型的科学计算应用。作为一种显式的粒子方法,SPH在每一个迭代步都需要计算大量的粒子间相互作用,计算量非常大,如何提高SPH的计算效率成为研究热点。可伸缩矢量扩展(SVE)是ARM针对高性能计算推出的下一代SIMD指令集,基于SVE研究了SPH方法的SIMD加速方法,取得了显著的加速效果。
关键词
可伸缩矢量扩展
光滑粒子流体动力学
向量化
Keywords
scalable
vector
extension
(
sve
)
smoothed particle hydrodynamics
vector
ization
分类号
O351.2 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
基于便笺式存储器的向量化SpMV算法的性能评估与分析
2
作者
张宗茂
董德尊
王子聪
常俊胜
张晓云
王绍聪
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第9期1521-1528,共8页
基金
湖南省杰出青年科学基金(2021JJ10050)
国防科技大学科研计划项目(ZK22-23)。
文摘
便笺式存储器是一种结构简单、访问延迟固定且软件可直接控制的片上高速存储,在现代处理器设计中得到了广泛应用。稀疏矩阵向量乘SpMV是高性能计算、人工智能等应用领域重要的内核计算函数之一。在传统多级Cache处理器中,SpMV算法计算过程中对稠密输入向量的不规则访问操作会导致大量Cache访问请求失效,从而影响SpMV算法执行效率。为了评估便笺式存储器对SpMV向量算法的性能影响,使用ARM SVE指令对基于CSR格式的SpMV算法向量化,并将算法中的热点数据即稠密输入向量存储在便笺式存储器中,在集成了便笺式存储器的ARM架构处理器中对SpMV向量算法进行了性能分析。在gem5模拟器中针对来自真实应用程序的2562个稀疏矩阵进行了实验。实验结果表明,集成了便笺式存储器的处理器与传统多级Cache处理器相比,针对向量化SpMV算法能够实现的最大加速比为7.45,平均加速比为1.11。
关键词
稀疏矩阵向量乘
便笺式存储器
CSR
arm
sve
Keywords
sparse matrix
vector
multiplication
scratchpad memory
compressed sparse row(CSR)
arm
scalable
vector
extension
(
sve
)
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARM SVE的光滑粒子流体动力学SIMD加速方法
范小康
夏泽宇
龙思凡
杨灿群
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于便笺式存储器的向量化SpMV算法的性能评估与分析
张宗茂
董德尊
王子聪
常俊胜
张晓云
王绍聪
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
0
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