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Astronomy & Astrophysics
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CUBE: 高可扩展宇宙学 N 体问题模拟程序
Abstract:
现代天体物理学的研究离不开大规模 N-body 模拟。目前 N-body 模拟常用的算法之一是粒子网格(Particle-Mesh,PM)算法。但这种算法需要消耗较多内存容量,这成为了 N-body 模拟规模扩大的瓶颈。因此,基于双层 PM 算法,我们提出了一种利用定点压缩技术减少内存消耗的新算法。新算法能将每个 N-body 粒子的内存消耗减少到仅 6 个字节,比传统 PM 算法低一个数量级。我们实现了新算法,并使用包括混合精度计算、通信优化在内的方法对其性能进行了优化。这些优化显著降低了定点压缩带来的性能损耗,使得新算法在较低的内存消耗下保持较高的计算效率和扩展性。新算法完成了目前世界上最大规模(4.4 万亿个粒子)的宇宙大尺度结构模拟。实验结果显示 512 节点的弱可扩展效率达到了 95% 。然后,我们对于 CUBE 中的热点部分进行了 GPU 移植和优化工作,目前 CUBE 中的粒子 — 粒子(Particle-Particle)引力求解部分,在单张 Tesla V100 相对于 Intel Cascade Lake 平台加速超过 3 倍,使得在 GPU 平台上完成超大规模宇宙大尺度结构模拟成为可能。
 
Topics:
Astronomy & Astrophysics
Type:
Talk
Event:
GTC China
Year:
2020
Session ID:
CNS20353
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