【摘 要】
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当今世界的主流超级计算机越来越多地使用带有加速器的异构系统.随着加速器的浮点性能不断提高,超级计算机内计算节点的CPU、内存、总线、网络以及系统架构都要与之相适应.HPL(high performance Linpack)是高性能计算机评测的传统基准测试程序,复杂异构系统给HPL评测带来很多机遇与挑战.针对带有GPU的异构超级计算机系统,提出一套新的CPU与加速器计算任务分配方式,提出平衡点理论指导HPL性能优化.为了优化HPL程序,提出了使用CPU与加速器协同工作的look-ahead算法和行交换连续流
【机 构】
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中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室,计算机科学国家重点实验室（中国科学院软件研究所）
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项(C类)(XDC01030200),国家重点研发计划(2018YFB0204404,2016YFB0200601),国家自然科学基金(11871455,11971016)。
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当今世界的主流超级计算机越来越多地使用带有加速器的异构系统.随着加速器的浮点性能不断提高,超级计算机内计算节点的CPU、内存、总线、网络以及系统架构都要与之相适应.HPL(high performance Linpack)是高性能计算机评测的传统基准测试程序,复杂异构系统给HPL评测带来很多机遇与挑战.针对带有GPU的异构超级计算机系统,提出一套新的CPU与加速器计算任务分配方式,提出平衡点理论指导HPL性能优化.为了优化HPL程序,提出了使用CPU与加速器协同工作的look-ahead算法和行交换连续流
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