CC BY
45
УДК 519.6
А. В. Медведев \ В. М. Свешников 2, И. Ю. Турчановский 1
1 Институт вычислительных технологий СО РАН пр. Акад. Лаврентьева, 6, Новосибирск, 630090, Россия
2 Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН пр. Акад. Лаврентьева, 6, Новосибирск, 630090, Россия
E-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]
РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ РЕШЕНИЯ КРАЕВЫХ ЗАДАЧ НА КВАЗИСТРУКТУРИРОВАННЫХ СЕТКАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИБРИДНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ CPU + GPU *
Дается описание технологий распараллеливания решения двумерных краевых задач на квазиструктурированных сетках специальным методом декомпозиции в гибридной вычислительной среде: центральный процессор (CPU) + графические ускорители (GPU). Приведены результаты численных экспериментов на модельной задаче, показывающие эффективность предлагаемого подхода.
Ключевые слова: квазиструктурированные сетки, распараллеливание алгоритмов, краевая задача, гибридные вычисления, CUDA, OpenMP.
Введение
Квазиструктурированные сетки, рассматриваемые в настоящей работе, формируются из прямоугольных структурированных сеток и строятся в два этапа. На первом из них расчетная область покрывается структурированной прямоугольной макросеткой, т. е., по сути дела, проводится декомпозиция на подобласти, являющиеся макроэлементами. На втором этапе в каждой подобласти строится своя структурированная микросетка. Для адаптации проводится локальная модификация сетки вблизи криволинейных границ [1]. Решение краевых задач на таких сетках ищется вариантом метода декомпозиции, основанном на прямой аппроксимации уравнения Пуанкаре - Стеклова на границе сопряжения подобластей (интерфейсе) [2]. В работе [3] рассматривается эффективность данного подхода к решению краевых задач в системе MPI на центральном процессоре.
В настоящей работе для решения краевых задач на квазиструктурированных сетках применяются графические ускорители (GPU) и вычисления проводятся в гибридной среде CPU + GPU. Суть метода декомпозиции заключается в проведении итераций по подобластям, причем на каждом шаге необходимо решать краевые подзадачи. Для решения системы линейных алгебраических уравнений, аппроксимирующих уравнение Пуанкаре - Стеклова, исполь-
* Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 12-01-00076) и СО РАН (интеграционные проекты № 104, 126, 130).
Медведев А. В., Свешников В. М., Турчановский И. Ю. Распараллеливание решения краевых задач на квазиструктурированных сетках с использованием гибридных вычислений CPU + GPU // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2014. Т. 12, вып. 1. С. 50-54.
ISSN 1818-7900. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2014. Том 12, выпуск 1 © А. В. Медведев, В. М. Свешников, И. Ю. Турчановский, 2014
зуется итерационный метод сопряженных градиентов 1. Решение подзадач в подобластях осуществляется методом последовательной верхней релаксации [4], который обладает внутренним параллелизмом, легко отображаемым на GPU. Более подробно на эту тему см. работу [5], где экспериментально исследована эффективность применения GPU только для решения подзадач в подобластях.
Сравнение быстродействия в настоящей работе проводилось между тремя версиями кода: 1) последовательный код на CPU; 2) параллельный код на CPU; 3) гибридный код - параллельный код на CPU + код GPU. Были проведены численные эксперименты на модельной задаче, которые показали, что быстродействие варианта 3 по отношению к варианту 1 увеличивается в 25,2 раза, а по отношению к варианту 2 - в 8,3 раза.
Постановка краевой задачи
В замкнутой двумерной области G = G и Г с границей Г требуется решить краевую задачу:
Аи = g^ lu |г = g2,
где и = и(T)- искомая функция; g1 = g1(T), g2 = g2(T) - заданные функции (T = (х, y) -текущая точка); х, y - декартовы или цилиндрические координаты); А - оператор Лапласа; l -оператор граничных условий. Решение данной задачи ищется на квазиструктурированной сетке методом декомпозиции.
Построение квазиструктурированных сеток
Вокруг расчетной области G описывается прямоугольник R = {0 < х <Dx,0 < х <Dy}, где Dx, Dy заданы. В R строится равномерная макросетка:
= j X = IHx; Yj = JHy; I = 0N; J = O^; Hx = D; Hy = D |,
где Nx, Ny - заданные числа, Hx, Hy - шаги, которые намного превосходят шаги сетки, на
которой аппроксимируется исходная задача.
Таким образом, исходная область фактически подвергается декомпозиции на непересекающиеся подобласти. Все подобласти делятся на три типа: внутренние, содержащие только точки G, граничные, содержащие точки G и Г, а также внешние, не содержащие точек G. В дальнейшем внешние подобласти исключаются из расчетов.
Точки пересечения координатных линий образуют макроузлы. Координатные линии макросетки являются границами сопряжения подобластей или интерфейсом.
После того как построена макросетка, внутри каждой подобласти строится своя сетка
(микРосетка) nh k ={xk = XI + ikhx k, yJt = XJ + jkhy,k, ik = a nx k, л = ^ ny,k}, где nx,k, ny,k -
заданные целые числа, с шагами hx k = Xi+1—X-; h k = Xj+1—Xj . Подчеркнем, что величиях, k ' ny, k
ны пх k, ny k, которые определяют плотность узлов в подсетках, задаются в зависимости от
особенностей решаемой задачи, т. е. подсетки могут быть несогласованными.
Для адаптации сетки к внешней границе проводится сдвиг узлов, отстоящих от нее на расстояние меньше половины шага, на данную границу, т. е. локальная модификация сетки. Более подробно процедура модификации описана в работе [1].
На интерфейсе строится своя сетка roh, которая в нашем случае состоит из узлов подсе-
ток Q, ..
1 Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods. URL: http ://www.siam. org/books.
Технология проведения расчетов
Для нахождения решения исходной краевой задачи на квазиструктурированной сетке применяется метод декомпозиции расчетной области на непересекающиеся подобласти. Сам метод декомпозиции и технология его применения к квазиструктурированным сеткам изложены в работах [2; 5]. Суть рассматриваемого подхода заключается в проведении итераций по подобластям или макроэлементам квазиструктурированной сетки. На каждой такой итерации необходимо решать краевые задачи Дирихле во внутренних и граничных подобластях. Аппроксимация этих задач проводится по пятиточечным или девятиточечным (вблизи криволинейной границы) схемам. Система линейных алгебраических уравнений, аппроксимирующих уравнение Пуанкаре - Стеклова, решается методом сопряженных градиентов, для чего необходимо вычислять суммы внутренних нормальных производных на интерфейсе. Подзадачи в подобластях решаются методом последовательной верхней релаксации (ПВР), который обладает внутренним параллелизмом и хорошо отображается на архитектуру GPU [5]. Распараллеливание самого итерационного процесса по подобластям проводится на CPU в рамках системы MPI [6]. Распараллеливание решения краевых задач осуществляется на GPU в рамках системы CUDA 2. В целом технология проведения расчетов выглядит следующим образом.
1. На CPU на каждом шаге итерационного процесса по подобластям вычисляются значения искомой функции в узлах сетки на интерфейсе.
2. Эти значения копируются в память GPU.
3. На GPU методом ПВР решаются краевые задачи в подобластях и на сторонах вычисляются внутренние нормальные производные.
4. Полученные значения на сторонах подобластей копируются в память CPU.
5. Пересчитываются значения на интерфейсе и описанный процесс повторяется, начиная с шага 2, пока он не сойдется с заданной точностью.
Численные эксперименты
Численные эксперименты проводились на следующей тестовой задаче:
A u = 0, u|г = g
в квадрате G = { 1 < x < 1,5,0 < y < 0,5 }. Данная задача представляла собой фрагмент более общей задачи о решении уравнения Лапласа в области, ограниченной двумя концентрическими окружностями с радиусами R1 = 1, R = 2, на которых задаются значения искомой функции u, равные соответственно 0, 1. Последняя задача имеет точное решение:
г ,, R2
2
u = ln — / ln-
где r - радиус-вектор. Функция g выбиралась, как g = u г, и тогда точное решение исходной задачи есть u = u в G.
Цель проводимых экспериментов - установить ускорение вычислений с использованием гибридной схемы по отношению к последовательным и параллельным расчетам на CPU. Для этого была написана программа на языке программирования CUDA C. Расчетные эксперименты проводились на оборудовании Intel Core i5, NVIDIA GPU Tesla C2070 в среде linux CentOS 6.2.
Квазиструктурированная сетка состояла из подсеток, каждая из которых содержала 32*32 узла, что обусловлено тем, что на каждом мультипроцессоре именно 32 дискретных вычислителя, а потоки (нити) исполняются группами по 32. Макросетка имела параметры Nx = Ny = N, причем N изменялось в пределах 3, ..., 256.
2 NVIDIA. CUDA C Best Practices Guide. 2012.
Приведем два графика зависимости ускорения от N - числа подобластей в одном направлении (рис. 1 - ускорение программы с использованием GPU по отношению к однопоточной программе, а рис. 2 - по отношению к многопоточной - 4 потока). Критерием останова метода сопряженных градиентов в итерациях по подобластям было уменьшение нормы начальной невязки до величины е = 1,0e —14 (использовались данные типа double).
Рис. 1. График ускорения вычислений Рис. 2. График ускорения вычислений
по отношению к однопоточному коду по отношению к многопоточному коду
Поведение графиков обусловлено тем, что, начиная с некоторого N, на GPU становятся задействованными практически все процессорные ресурсы, т.е. каждый мультипроцессор загружен на ~ 100 %, после чего значение ускорения стабилизируется. Если сравнивать графики между собой, то видно, что значения ускорения разнятся примерно в 2 раза. Это объясняется тем, что операций над типами double работают с уменьшенной в 2 раза тактовой частотой. Объяснение резкому скачку между N = 128 и N = 129 на рис. 2 пока не найдено.
Время расчетов с использованием GPU для N = 256 и n = 32 (количество узлов квазиструктурированной сетки равно 256*256*32*32 ~ 67 млн) составило 51,38 с.
Заключение
В настоящей работе получены следующие основные результаты.
1. Разработаны технологии распараллеливания решения двумерных краевых задач на квазиструктурированных сетках методом декомпозиции, основанном на прямой аппроксимации уравнения Пуанкаре - Стеклова на интерфейсе в гибридной вычислительной среде CPU + GPU.
2. Получено, что быстродействие программы с применением GPU в рамках текущей реализации по отношению к аналогичной программе на CPU увеличивается в 25,2 раза при использовании последовательного кода на CPU, и в 8,3 раза - при параллельном коде на CPU (4 ядра).
Список литературы
1. Беляев Д. О., Свешников В. М. Построение квазиструктурированных локально-модифицированных сеток для решения задач сильноточной электроники // Вестн. Южно-Урал. гос. ун-та. 2012. № 40 (299). С. 118-128.
2. Свешников В. М. Построение прямых и итерационных методов декомпозиции // Сиб. журн. идустр. матем. 2009. Т. 12, № 3 (39). С. 99-109.
3. Свешников В. М., Рыбдылов Б. Д. О распараллеливании решения краевых задач на квазиструктурированных сетках // Вестн. Южно-Урал. гос. ун-та. Серия ВМИ. 2013. Т. 2, № 3. С. 63-72
4. Ильин В. П. Методы конечных разностей и конечных объемов для эллиптических уравнений. Новосибирск: Изд. Ин-та математики, 2000. 345 с.
5. Медведев А. В., Свешников В. М., Турчановский И. Ю. Распараллеливание решения сеточных уравнений с использованием графических ускорителей // XIV Рос. конф. с участием иностранных ученых «Распределенные информационные и вычислительные ресурсы» -DICR - 2012 (Новосибирск, Россия, 26-30 ноября 2012 г.): Материалы конф. Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2012. URL: http://conf.nsc.ru/dicr2012/ru/reportview/140603
6. Корнеев В. Д. Параллельное программирование в MPI. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2002.
Материал поступил в редколлегию 10.04.2014
A. V. Medvedev, V. M. Sveshnikov, I. Yu. Turchanovskiy
PARALLELIZATION OF SOLUTION OF BOUNDARY PROBLEMS ON QUASISTRUCTURED MESHES
USING HYBRID COMPUTATIONS CPU + GPU
In the article describes parallelization technology of boundary value problems on quasistructured meshes with special decomposition method in a hybrid computing environment: the central processor (CPU) + graphics accelerators (GPU). Contains results of numerical experiments with a model problem, showing the effectiveness of the proposed approach.
Keywords: quasistructured meshes, algorithms parallelization, boundary problem, hybrid computations, CUDA, OpenMP.
