计算机研究与发展

作者：刘世芳,赵永华,于天禹,黄荣锋,

关键词：对称矩阵三对角化, MPI+CUDA, 点-点数据通信, 计算密集度, CUDA流, 可扩展性,

对称矩阵三对角化是求解稠密特征问题的关键计算过程.针对GPU集群采用了MPI(messagepassinginterface)和GPU级2级并行方法设计实现了基于MPI和CUDA(computeunifieddevicearchitecture)的稠密对称矩阵三对角化算法.在MPI集群级并行中，通过将2维通信域中行-列通信域间的全局数据通信设计为完全并行的点-点数据通信方式，改善了三对角化MPI并行算法的通信性能.通过改进原矩阵三对角化的MPI并行算法，避免了在GPU级并行中使用的不规则的矩阵-向量运算，这部分的并行性能提升了1倍左右.并且，将在GPU并行中存在的小粒度计算合并为较大粒度计算，该策略可通过加大计算密集度来充分地发挥GPU的计算能力，增加GPU的利用率，从而提升了算法的性能.此外，利用多个CUDA流使算法中独立的CUDA操作可以在不同的流中并发执行.并且，在并行算法中，利用CPU与GPU之间的异步数据传输，使得在不同流中的数据传输和核函数同时执行，隐藏了数据传输的时间，进一步提升了算法的性能.在中国科学院超级计算机系统“元”上，使用NvidiaTeslaK20GPGPU测试了不同规模矩阵的基于MPI+CUDA的三对角化并行块算法的性能，取得了较好的加速效果与性能，并且具有良好的可扩展性.

来源：2020年第12期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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