Achieving high-performance with a sparse direct solver on Intel KNL

Résumé : Le besoin de systèmes haut-de-gamme efficaces d'un point de vue énergétique a poussé les fabricants à mettre au point de nouvelles puces. Cependant, mettre au point ou porter un code adapté pour ces nouveaux types d'unités de calcul est souvent considéré comme une limitation majeure à leur large adoption. Dans ce papier, nous considérons un processeur Intel Xeon Phi moderne, précisément l'Intel Knights Landing (KNL), et un code numérique initialement mis au point pour les machines multi-coeurs. Plus précisément, nous considérons la bibliothèque scientifique qr_mumps implémentant une méthode directe creuse au dessus du moteur d'exécution StarPU. Nous montrons qu'avec un modèle de programmation portable (programmation à base de tâches), un bon support logiciel (un moteur d'exécution à base de tâches robuste couplé avec un ordonnanceur efficace) et des paramètres matériel et système bien déterminés, nous sommes capables de tourner exactement le même code numérique de manière transparente. Non seulement ce code atteint une très haute performance (jusqu'à 1 TFlop/s) sur le KNL mais de surcroît il surpasse significativement un processeur multi-coeur standard à la fois en termes de temps de résolution que d'efficacité énergétique jusqu'à un facteur 2.0.
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Rapport
[Research Report] RR-9035, Inria Bordeaux Sud-Ouest; CNRS-IRIT; Intel corporation; Université Bordeaux. 2017, pp.15
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Contributeur : Emmanuel Agullo <>
Soumis le : mardi 21 février 2017 - 20:49:05
Dernière modification le : lundi 18 septembre 2017 - 09:52:09
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 mai 2017 - 16:28:51

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Emmanuel Agullo, Alfredo Buttari, Mikko Byckling, Abdou Guermouche, Ian Masliah. Achieving high-performance with a sparse direct solver on Intel KNL. [Research Report] RR-9035, Inria Bordeaux Sud-Ouest; CNRS-IRIT; Intel corporation; Université Bordeaux. 2017, pp.15. 〈hal-01473475〉

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