ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ GPU В ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЯХ

V. A. Kulikov


Аннотация


Статья посвящена исследованию вопроса эффективности в высокопроизводительном гибридном вычислительном кластере на основе графических процессоров (GPU). Автор обращает особое внимание на формирование программно-математического окружения для проведения исследования в направлении производительности кластера параллельных вычислений с помощью теста Linpack, раскрывающего зависимость производительности кластера от увеличения расчетной нагрузки. Приведенные в статье результаты исследования используются в построении входных данных при подготовке моделей Ansys, Capvidia FlowVision.

Ключевые слова


ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР; КЛАСТЕР; ЭФФЕКТИВНАЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ; ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ; РАЗМЕРНОСТЬ ЗАДАЧИ; ГИБРИДНЫЙ УЗЕЛ; ФЛОПС

Литература


Васильев В. А., Ницкий А. Ю. Исследование масштабируемости задач вычислительной гидроаэродинамики на различных многоядерных и многопроцессорных архитектурах//Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2010): Труды международной научной конференции (Уфа, 29 марта -2 апреля 2010 г.). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2010. С. 71-79.

Воеводин В.В. Вычислительная математика и структура алгоритмов. М.: Изд-во МГУ, 2006

Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб:. БХВ-Петербург, 2002.

Козлова А.В., Муленков В.П., Соколкин Ю.В., Зимин Д.В., Модорский В.Я. Применение высокопроизводительных вычислительных технологий для моделирования процессов гидроабразивного износа в циркуляционном кармане флотационной машины. В кн: Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах (HPC-2010): материалы Х междунар. конф., Пермь 2010. Пермь: Издательство ПГТУ, 2010. Т. 2, с. 22-27.

Модульная серверная система T-Platforms V-Class. Шасси V5000, ОАО Т-Платформы, 2012.

Перепёлкин Е.Е. Архитектура массивно-параллельных вычислительных систем. М.: Изд-во МГУ, 2012.

A. Petitet, R. C. Whaley, J. Dongarra, A. Cleary.HPL 2.0.Innovate ComputerLaboratory (University of Tennessee, Computer Science Department), 2008. -URL:http://www.netlib.org/benchmark/hpl/.

D. Kirk. GPUs Revolutionized Graphics and Impacted Parallel Computing. Upgrademe Inc., 2013. -URL:http://up-grade.me/frame/viewonline.htm?onlineId=25i57231l0&term=#

E. Phillips, M. Fatica. CUDA-enabled version of HPL 2.0 optimized for Tesla 20-series GPU Fermi version 1.5. Nvidia Corp., 2012. -URL:https://devtalk.nvidia.com/default/topic/500340/cuda-accelerated-linpack-code-available/

M. Deshmukh. HPC Applications Performance Using GPUs. High Performance Computing (HPC) at Dell, 2014. -URL:http://en.community.dell.com/techcenter/high-performance-computing/b/general_hpc/archive/2014/09/15/hpc-applications-performance-using-gpus




DOI: https://doi.org/10.12731/wsd-2014-12.2-639-650

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Bookmark and Share


(c) 2016 В мире научных открытий



ISSN 2658-6649 (print)

ISSN 2658-6657 (online)

HotLog Яндекс цитирования