一种基于N-body模拟的混合加速策略设计与实现
本文提出一种基于N-body模拟的Gadget-2应用的CPU-GPU混合并行策略,实现了对Gadget-2的加速.该策略在核心计算阶段使用CPU与GPU同时参与运算,并根据CPU和GPU的运算性能差异动态更新任务分配比例,保证CPU和GPU之间的负载平衡,实现CPU和GPU对Gadget-2应用的混合加速目的.实验结果表明,对于粒子规模为106量级的问题,混合并行策略与单核CPU相比,加速比达到了18.64,在短程力计算部分加速比达到28.35;与包含12个CPU核以及一块GPU卡的平台相比,混合并行策略的整体加速比提升6％左右,短程力加速比提升20％左右,而且,混合加速策略中CPU的利用率提升了50％.
图形处理器 中央处理器 混合并行策略 负载平衡 N体模拟
李宝峰 王岳青 郑义
国防科技大学计算机学院 长沙410073
国内会议
西宁
中文
373-377
2013-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）