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【24h】

Hybrid MPI/OpenMP optimization in Linpack benchmark on multi-core platforms

机译：Linpack基准测试在多核平台上的混合MPI / OpenMP优化

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With the increasing of the number of CPU cores, thousands of cores are used in the current supercomputers. The MPIJOpenMP hybrid programming model is popular in multicore systems. Some serial codes in the pure MPI programs turn to bottleneck and are easy to be neglected when these codes are ported to the MPIJOpenMP hybrid model. In the Linpack benchmark, we focus on the local swap algorithm and present an OpenMP optimization method to speedup the performance using multi-thread. On a cluster system with 36 multi-core CPUs, experiment results show that this method can decrease the time of lacal swap from 271.11 seconds to 202.53 seconds with the problem size 240, 000 and improve 5.23% of the whole Linpack program from 5.01 TeraFLOPS to 5.28 TeraFLOPS.
机译：随着CPU内核数量的增加，当前的超级计算机中使用了数千个内核。 MPIJOpenMP混合编程模型在多核系统中很流行。纯MPI程序中的某些串行代码变成了瓶颈，当将这些代码移植到MPIJOpenMP混合模型时，这些代码很容易被忽略。在Linpack基准测试中，我们专注于本地交换算法，并提出了一种OpenMP优化方法来使用多线程来提高性能。在具有36个多核CPU的集群系统上，实验结果表明，该方法可以将问题大小为240、000的lacal交换时间从271.11秒减少到202.53秒，并将整个Linpack程序的5.23％从5.01 TeraFLOPS改善为5.28 TeraFLOPS。

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