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首页> 外文会议>2019 Spring Simulation Conference >Hardware Acceleration of Reaction-Diffusion Systems: A Guide to Optimisation of Pattern Formation Algorithms Using Openacc
【24h】

Hardware Acceleration of Reaction-Diffusion Systems: A Guide to Optimisation of Pattern Formation Algorithms Using Openacc

机译：反应扩散系统的硬件加速：使用Openacc优化图案形成算法的指南

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Reaction Diffusion Systems (RDS) have widespread applications in computational ecology, biology, computer graphics and the visual arts. For the former applications a major barrier to the development of effective simulation models is their computational complexity - it takes a great deal of processing power to simulate enough replicates such that reliable conclusions can be drawn. Optimizing the computation is thus highly desirable in order to obtain more results with less resources. Existing optimizations of RDS tend to be low-level and GPGPU based. Here we apply the higher-level OpenACC framework to two case studies: a simple RDS to learn the `workings' of OpenACC and a more realistic and complex example. Our results show that simple parallelization directives and minimal data transfer can produce a useful performance improvement. The relative simplicity of porting OpenACC code between heterogeneous hardware is a key benefit to the scientific computing community in terms of speed-up and portability.
机译：反应扩散系统（RDS）在计算生态学，生物学，计算机图形学和视觉艺术中具有广泛的应用。对于以前的应用程序，开发有效的仿真模型的主要障碍是它们的计算复杂性-要模拟足够的重复项以得出可靠的结论，需要大量的处理能力。因此，非常需要优化计算以便以较少的资源获得更多的结果。 RDS的现有优化通常是基于GPGPU的底层优化。在这里，我们将较高级别的OpenACC框架应用于两个案例研究：一个简单的RDS，用于学习OpenACC的“工作原理”，以及一个更现实，更复杂的示例。我们的结果表明，简单的并行化指令和最少的数据传输可以提高性能。就加速和可移植性而言，在异构硬件之间移植OpenACC代码相对简单，这是科学计算界的主要利益。

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