Recent trends and advancement in including more diverse and heterogeneous hardware in High-Performance Computing is challenging software developers in their pursuit for good performance and numerical stability. The well-known maxim "software outlives hardware" may no longer necessarily hold true, and developers are today forced to re-factor their codebases to leverage these powerful new systems. CFD is one of the many application domains affected. In this paper, we present Neko, a portable framework for high-order spectral element flow simulations. Unlike prior works, Neko adopts a modern object-oriented approach, allowing multi-tier abstractions of the solver stack and facilitating hardware backends ranging from general-purpose processors down to exotic vector processors and FPGAs. We show that Neko's performance and accuracy are comparable to NekRS, and thus on-par with Nek5000's successor on modern CPU machines. Furthermore, we develop a performance model, which we use to discuss challenges and opportunities for high-order solvers on emerging hardware.


翻译:在高性能计算中,将更多样化和多样化的硬件纳入高性能计算系统方面的最新趋势和进展,对软件开发者追求良好性能和数字稳定性提出了挑战。众所周知的“软件超寿命硬件”的格言可能不再必要真实,如今,开发者被迫重新构思代码库,以利用这些强大的新系统。CFD是许多受影响的应用领域之一。在本文中,我们向内科介绍一个用于高级光谱元素流动模拟的便携式框架。与先前的工程不同,内科采用了现代的面向对象的方法,允许求解器堆的多层抽象化,并为从一般用途处理器到异端矢量处理器和FPGAs等硬件后端提供便利。我们显示,内科的性能和准确性与Nek5000的现代CPU机器继任者相当。此外,我们开发了一种性能模型,用来讨论新硬件高级解算器的挑战和机遇。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月2日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员