Simulación de N cuerpos computacionales sobre Intel Xeon Phi KNL
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ArticleDescription: 1 archivo (1,1 MB)Subject(s): Online resources: Summary: En la comunidad HPC, el uso de aceleradores se ha consolidado como estrategia para mejorar el rendimiento de los sistemas al mismo tiempo que la eficiencia energética. Recientemente, Intel introdujo Knights Landing (KNL), la segunda generación de aceleradores Xeon Phi. Entre sus características destacadas, se puede mencionar su gran cantidad de núcleos, la incorporación de las instrucciones vectoriales AVX-512 y la integración de una memoria de alto ancho de banda. Este trabajo se enfoca en la paralelización de la simulación de N cuerpos computacionales sobre un acelerador Xeon Phi KNL. Además de representar la base de un gran número de aplicaciones de la astrofísica, esta simulación requiere de alto poder computacional para ser procesada con un tiempo de respuesta aceptable. Comenzando por una implementación secuencial, se muestra cómo es posible que la implementación paralela alcance 2355 GFLOPS a través de diferentes optimizaciones.
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Capítulo de libro
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Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca digital | A1279 (Browse shelf(Opens below)) | Link to resource | No corresponde |
Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
En la comunidad HPC, el uso de aceleradores se ha consolidado como estrategia para mejorar el rendimiento de los sistemas al mismo tiempo que la eficiencia energética. Recientemente, Intel introdujo Knights Landing (KNL), la segunda generación de aceleradores Xeon Phi. Entre sus características destacadas, se puede mencionar su gran cantidad de núcleos, la incorporación de las instrucciones vectoriales AVX-512 y la integración de una memoria de alto ancho de banda. Este trabajo se enfoca en la paralelización de la simulación de N cuerpos computacionales sobre un acelerador Xeon Phi KNL. Además de representar la base de un gran número de aplicaciones de la astrofísica, esta simulación requiere de alto poder computacional para ser procesada con un tiempo de respuesta aceptable. Comenzando por una implementación secuencial, se muestra cómo es posible que la implementación paralela alcance 2355 GFLOPS a través de diferentes optimizaciones.
Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (25to : 2019 : Río Cuarto, Córdoba)