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GPU加速软件Ultra-Mat介绍
贾伟乐，王龙，曹宗雁，高岩涛，付继芸，迟学斌，高卫国，汪林望
超级计算中心，复旦大学，劳伦斯伯克利国家实验室
中国科学院计算机网络信息中心
2013-11-15
Team members
大纲
异构架构-高性能软件的新机遇
CUDA编程模型简介
GPU异构平面波算法设计和优化
测试平台与结果
结论
超级计算机的发展--异构不可避免
超级计算机的发展--异构不可避免
三大挑战：空前的并行性、异构、软件革命
50Gflops/watt
单核计算能力：10年增长约50%！
平面波第一原理的应用现状
计算材料软件现状
平面波是最常用、最成熟的方法
成熟的软件众多，包括：
VASP, CASTEP, CPMD, ABINIT, PWSCF,
DACAPO, SOCORRO, DFT++, PARATEC, DODPW, CP2K, SPHINX, QBOX, PEtot
CPU代码可扩展至千核
单步第一原理分子动力学模拟需要
1--2 分钟
计算材料软件面临的问题
相关工作
CPU并行方式已发展10-15年，已臻成熟
把CPU的并行模式用于异构架构并非最优
需要重新设计第一原理并行框架
CUDA：GPU异构编程模型
摩尔定律
GPU-图形处理器
传统的GPU架构
GPGPU
G80架构
CUDA编程模型
CPU-GPU互动
CUDA实例程序
MPI+CUDA
GPU异构平面波算法设计和优化
平面波赝势计算复杂
平面波方法计算流程图
快速傅立叶变换与矩阵矩阵乘并存
已发展成熟的CPU并行模式
K点并行
波函数索引并行
倒空间并行
矩阵相乘放入GPU
重新设计的GPU混合并行模式
对GPU而言：
传统模式对FFT数据过度划分；
通信时间远超计算时间；
仅有G空间并行难以解决问题----重新设计混合并行模式
CPU/GPU数据拷贝速度严重影响MPI+CUDA程序性能
消除CPU-GPU内存拷贝后的CG算法流程
数据压缩算法--压缩后的收敛精度
库函数
第一原理分子动力学GPU算法流程
测试系统和测试结果
测试系统
CG算法测试结果
step-by-step Optimization
单步分子动力学计算时间
1800步分子动力学模拟
结论
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Ultra-Mat单步第一原理分子动力学能在12s内完成，CPU
代码无出其右者
对CG算法达到最高30x加速比
重新设计GPU混合并行模式
设计实现了可应用于CG算法的数据压缩算法，减少了3/4
的波函数传输时间
最终，计算占比40%, MPI占比35%，CPU/GPU内存拷贝
10%，矩阵对角化15%
Ultra-Mat目前的功能
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CPU/GPU均能够运行，GPU代码有20x加速比
模守恒赝势和超软赝势
可以计算第一原理原子弛豫和分子动力学
2013年底发布第一版本代码
谢谢！
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