計(jì)算密集型應(yīng)用在新型眾核處理機(jī)環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)及性能.pdf

1、計(jì)算密集型應(yīng)用一直是高性能計(jì)算(HPC)領(lǐng)域的一個(gè)重要話題。然而，計(jì)算密集型應(yīng)用對(duì)硬件平臺(tái)的計(jì)算能力要求甚高，使得傳統(tǒng)的多處理器系統(tǒng)難以勝任。所幸，擁有大規(guī)模并行計(jì)算能力的新型眾核處理機(jī)的問世改變了這一局面，為計(jì)算密集型應(yīng)用注入了新的活力。當(dāng)前，主流眾核處理機(jī)的代表是NVIDIA的GPGPU和Intel的Xeon Phi，它們是超級(jí)計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)集群中廣泛采用的加速器。最新的NVIDIA GPGPU采用Kepler架構(gòu)，而Intel最新

2、推出的Xeon Phi基于MIC架構(gòu)，它們都是并行計(jì)算領(lǐng)域的最新技術(shù)，卻擁有截然不同的體系結(jié)構(gòu)，代表著眾核處理機(jī)的不同發(fā)展方向，因此計(jì)算密集型應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)有了不同的選擇。在業(yè)內(nèi)，對(duì)于這兩者的比較還缺乏相對(duì)系統(tǒng)化的研究。本課題選取了一類典型的計(jì)算密集型應(yīng)用——蒙特卡羅模擬，分別在兩種眾核處理機(jī)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行性能分析和比較。蒙特卡羅模擬的龐大計(jì)算量一直困擾它的應(yīng)用和推廣，其自身求解過程中包含的多次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)天生具有并行性，因此眾核并行

3、計(jì)算可以用來加速蒙特卡羅模擬，蒙特卡羅方法也成為了一個(gè)研究眾核并行計(jì)算的完美切入點(diǎn)。
　　本文的主要工作有:(1)探討了并行計(jì)算的一些基本理論和編程模型。(2)深入研究了NVIDIA GPGPU和Intel Xeon Phi的體系結(jié)構(gòu)與編程方法，并作了相應(yīng)的對(duì)比和總結(jié)。(3)闡述了蒙特卡羅模擬的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)及其在系統(tǒng)可靠性分析中的應(yīng)用。(4)選取了兩個(gè)蒙特卡羅模擬在系統(tǒng)可靠性分析中的具體案例，并在Tesla K20X GPU和Xeo