GPU加速Linpack：在异构集群上的CUDA实现

“加速GPU上的Linpack：在异构集群中使用CUDA 本文档详细介绍了如何利用CUDA技术在异构计算集群上提升Linpack基准测试的性能。在这种集群中，CPU和GPU协同工作，对原始源代码进行少量或不修改即可实现加速。通过一个主机库拦截对DGEMM和DTRSM的调用，并同时在GPU和CPU核心上执行这些运算。实验显示，一个8单元的集群可以使用CUDA加速版的HPL（高性能Linpack）持续超过1个Teraflop的运算速度。 1. 引言 Linpack基准测试在高性能计算（HPC）领域非常流行，因为它被用来作为衡量超级计算机性能的标准，用于世界最快计算机的TOP500排行榜。该排行榜自1993年开始，每年在欧洲的国际超级计算会议和美国的超算会议上更新两次。在这个研究中，我们使用了由田纳西大学创新计算实验室编写的HPL，它是Linpack基准的一个参考实现。 2. Linpack基准和CUDA加速 Linpack基准主要通过解决大型线性代数系统来评估计算机系统的浮点计算能力。HPL是Linpack的一种实现，它包含了求解方程组的主要部分，如双精度矩阵乘法（DGEMM）和双精度三角矩阵求解（DTRSM）。CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU的强大并行处理能力。 3. 异构计算集群 在异构集群中，传统的CPU与GPU结合使用，通过CUDA编程模型，可以在不显著改变原有代码的情况下，将计算任务分配给最适合的硬件。这里的CUDA主机库扮演了关键角色，它识别并分发计算任务到CPU和GPU，使得两者能并行工作，从而提高整体性能。 4. 实现与性能 实验中，通过CUDA加速的HPL在8单元集群上展示了超过1 Teraflop的持续计算能力，这表明了CUDA在提升大规模科学计算效率方面的潜力。这种加速不仅提升了系统吞吐量，还可能降低能源消耗，因为GPU通常比CPU更节能。 5. 结论与展望 CUDA加速的Linpack基准在异构集群中的成功应用证明了GPU在高性能计算中的价值。未来，随着更多高性能GPU和优化的并行算法的发展，我们可以期待在更多领域看到GPU加速计算的广泛应用，特别是在需要大量浮点运算的科学计算和数据分析中。” 这篇文档提供了关于如何使用CUDA在GPU上加速Linpack基准测试的深入理解，展示了在异构计算环境中，CPU与GPU协同工作的强大潜力。这对于理解和优化HPC系统的性能至关重要，尤其是在追求更高计算效率和节能效果的当下。