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Processing MPI Derived Datatypes on Noncontiguous GPU-Resident Data

机译：在非连续GPU驻留数据上处理MPI派生数据类型

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Driven by the goals of efficient and generic communication of noncontiguous data layouts in GPU memory, for which solutions do not currently exist, we present a parallel, noncontiguous data-processing methodology through the MPI datatypes specification. Our processing algorithm utilizes a kernel on the GPU to pack arbitrary noncontiguous GPU data by enriching the datatypes encoding to expose a fine-grained, data-point level of parallelism. Additionally, the typically tree-based datatype encoding is preprocessed to enable efficient, cached access across GPU threads. Using CUDA, we show that the computational method outperforms DMA-based alternatives for several common data layouts as well as more complex data layouts for which reasonable DMA-based processing does not exist. Our method incurs low overhead for data layouts that closely match best-case DMA usage or that can be processed by layout-specific implementations. We additionally investigate usage scenarios for data packing that incur resource contention, identifying potential pitfalls for various packing strategies. We also demonstrate the efficacy of kernel-based packing in various communication scenarios, showing multifold improvement in point-to-point communication and evaluating packing within the context of the SHOC stencil benchmark and HACC mesh analysis.
机译：为了实现GPU内存中不连续数据布局的高效通用通信的目标（目前尚无解决方案），我们通过MPI数据类型规范提出了一种并行，不连续数据处理方法。我们的处理算法利用GPU上的内核，通过丰富数据类型编码来封装任意不连续的GPU数据，以暴露出细粒度的数据点级别的并行性。此外，通常对基于树的数据类型编码进行预处理，以实现跨GPU线程的高效，缓存访问。使用CUDA，我们表明对于几种常见的数据布局以及不存在基于DMA的合理处理的更复杂的数据布局，该计算方法的性能优于基于DMA的替代方法。对于与最佳情况下的DMA使用非常匹配的数据布局，或者可以通过特定于布局的实现进行处理的数据布局，我们的方法会产生较低的开销。我们还将调查数据打包的使用场景，这些场景会引起资源争用，并确定各种打包策略的潜在陷阱。我们还展示了基于内核的填充在各种通信场景中的功效，显示了点对点通信的多重改进，并在SHOC模具基准测试和HACC网格分析的背景下评估了填充。

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