【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及流体力学和高性能计算领域，尤其涉及一种面向异构多域处理器的mlbm-dem流水线调度优化方法。
技术介绍
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技术介绍
1、在当今科技快速发展的时代，高性能计算在众多领域中发挥着重要作用。流体力学模拟作为科学研究和工程设计的基础，需要大规模的计算资源来实现精确模拟。离散元多层格子boltzmann方法(mlbm-dem)是结合离散元方法(discrete element method，dem)和多层格子boltzmann方法(muti-level lattice boltzmann method，mlbm)的数值模拟技术，旨在模拟和分析由流体和颗粒材料组成的复杂系统。该方法综合了dem和mlbm各自的优势，用于研究颗粒-流体相互作用的动态行为，具有广泛的应用前景。mlbm-dem由于其复杂的场景，导致其计算量更加庞大，因此利用国产e级超算系统的异构多域处理器加速，可以有效减少计算量并提升计算性能与模拟精度。然而由于mlbm-dem的核心计算在于mlbm中的碰撞迁移计算和dem中的粒子间的相互作用力，因此将这两部分的计算放在异构多域处理器中进行并行计算，其余的边界处理等工作放在cpu端，这样会产生一个具有强数据依赖关系的流水线，导致在数据划分和负载均衡上面临挑战，尤其是在应用于国产e级超算系统上。
2、如今，计算流体力学研究的规模和复杂程度不断增加，单个计算节点已无法满足计算需求，必须依赖高性能计算机。我国的超级计算机正在从p级向e级发展，异构多处理器和加速器成为发展趋势。随着denn
3、如何在异构多域处理器上实现mlbm-dem的流水线调度优化方法，以充分利用异构多域处理器的性能，提升mlbm-dem的计算效率，以及如何设计优化强数据依赖的流水线调度算法，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
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技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足之处，本申请提供一种面向异构多域处理器的mlbm-dem流水线调度优化方法，实现基于应用感知和异构多域处理器的数据划分，构建面向异构多域处理器的流水线设计模块，并设计manager-worker实时调度机制优化流水线调度，进一步提高了整体计算性能。
2、本申请一种面向异构多域处理器的mlbm-dem流水线调度优化方法，包括以下步骤：
3、s1、执行基于应用感知和异构多域处理器的数据划分，分别计算mlbm和dem的计算量以及mlbm和dem的计算能力比例；
4、s2、根据所述mlbm和dem的计算能力比例分配cpu端和加速域簇的计算资源，构建面向异构多域处理器的流水线设计模块；
5、s3、获取除cpu端和加速域簇外的剩余计算资源，执行manager-worker实时调度机制。
6、优选的，所述异构多域处理器包含通用区域和加速区域，包括以下特征：
7、异构多域处理器包含16个cpu、96个控制核(ctrl)和1536个加速核(acc)，在1.2ghz运行时实现11.6tflops的双精度性能和45.4gfops/w的功耗效率。异构多域处理器有以下几个特点：
8、(1)异构多域微架构，其中16个cpu组成一个通用区域，96个控制核(ctrl)和1536个加速核(acc)分组成一个加速区域，加速区域平均分为四个加速域簇；
9、(2)结合超长指令字(vliw)和加速阵列微架构，其中每个加速核工作在vliw模式下，每16个加速核(acc)和1个控制核(ctrl)组织成一个加速阵列；
10、(3)超高带宽和高可靠的阵列存储器，它是一种矢量存储器，最多支持两个向量加载/存储，阵列存储器加载/存储的数据类型包括半字(32位)、字(64位)和双字(128位)，因此阵列存储器可以同时向16个加速器内核提供最多512字节(16×2×128位)。
11、其中，每个加速域簇有24个控制核(ctrl)，384个加速核(acc)，以及片上共享内存(gsm)、高宽带共享内存(hbsm)和片外ddr内存。每个加速域簇彼此独立执行。通用区域的cpu可以访问不同加速域簇的所有hbsm和ddr空间，而控制核和加速器核只能访问各自加速域簇内的gsm、hbsm和ddr。
12、不同加速域簇之间的数据共享是通过cpu端实现。通用区域的16个cpu有自己的l1和l2缓存，并通过支持缓存一致性的mesh noc连接。通用区域能够进行总体任务控制、操作系统启动和通用处理，加速区域设计用于计算密集型任务。在每个加速域簇中，1个控制核(ctrl)和16个加速核(acc)组成一个加速阵列，将24个控制核(ctrl)和384个加速核(acc)组成24个加速阵列。
13、优选的，所述基于应用感知和异构多域处理器的数据划分，包括如下步骤：
14、在异构计算中，任务大小与计算能力的关系至关重要，合理的任务划分可以显著提高计算效率并实现负载均衡。基于此，提出了一种基于应用感知的动态数据划分方法。该方法根据计算任务的特性和数据量大小，动态地划分和分配计算网格。这种方法能够根据不同计算任务的需求，动态适配和优化计算资源的使用，从而提高计算效率并减少资源浪费，包括如下步骤：
15、s11、计算调整后的并行处理能力
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17、其中，padj为调整后的并行处理能力，ci为第i种核的计算能力，fi为该种核在总计算中的占比，n为该核类型的数量；对于异构多域处理器，包括cpu和加速域簇；
18、s12、获得计算量与数据量的需求比例
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20、其中，r为计算量与数据量的需求比例，c和d分别为完成一个网格块所需的计算量和数据量；
21、s13、计算异构多域处理器上流水线网格块的理想大小
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23、其中，b为内存带宽，l为数据传输延迟；
24、s14、计算异构多域处理器上流水线网格块的大小
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26、其中，α为自适应调整因子；
27、s15、计算mlbm和dem的计算量以及两者之间的计算能力比例
28、假设mlbm的计算量为cmlbm，表示执行mlbm操作所需的计算量，包括碰撞和迁移步骤；dem的计算量为cdem，表示执行dem操作所需的计算量，包括颗粒之间的相互作用计算；mlbm的初始数据量为dmlbm，表示用户输入数据规模中mlbm的初始数据量；dem的初始数据量为ddem，表示用户输入数据规模中dem的初始数据量；假设mlbm与dem之间的计算能力比例为rcomp，则：
29、mlbm的计算量cmlbm与网格点的数量和每个网格点上执行的操作数量相关，假设每个点上平均执行omlbm个操作，则：
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31、dem的计算量cdem取决于颗粒的数量和每对颗粒之间交互的计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向异构多域处理器的MLBM-DEM流水线调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异构多域处理器包含通用区域和加速区域，所述通用区域包括16个CPU核；所述加速区域平均分成四个加速域簇，所述加速域簇包括24个控制核Ctrl、384个加速核Acc、片上共享内存GSM、高宽带共享内存HBSM和片外内存DDR。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于应用感知和异构多域处理器的数据划分，得到MLBM和DEM的计算能力比例，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述面向异构多域处理器的流水线设计模块，依次包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在各流水线设计模块之间设置缓冲区，用于存储临时计算结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Manager-Worker实时调度机制，包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种面向异构多域处理器的mlbm-dem流水线调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异构多域处理器包含通用区域和加速区域，所述通用区域包括16个cpu核；所述加速区域平均分成四个加速域簇，所述加速域簇包括24个控制核ctrl、384个加速核acc、片上共享内存gsm、高宽带共享内存hbsm和片外内存ddr。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤善江，廖松，于策，续晟羽，孙超，肖健，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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