計算密集型應(yīng)用在新型眾核處理機環(huán)境下的實現(xiàn)及性能.pdf

1、計算密集型應(yīng)用一直是高性能計算(HPC)領(lǐng)域的一個重要話題。然而，計算密集型應(yīng)用對硬件平臺的計算能力要求甚高，使得傳統(tǒng)的多處理器系統(tǒng)難以勝任。所幸，擁有大規(guī)模并行計算能力的新型眾核處理機的問世改變了這一局面，為計算密集型應(yīng)用注入了新的活力。當(dāng)前，主流眾核處理機的代表是NVIDIA的GPGPU和Intel的Xeon Phi，它們是超級計算機和計算機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)，代表著眾核處理機的不同發(fā)展方向，因此計算密集型應(yīng)用的實現(xiàn)平臺有了不同的選擇。在業(yè)內(nèi)，對于這兩者的比較還缺乏相對系統(tǒng)化的研究。本課題選取了一類典型的計算密集型應(yīng)用——蒙特卡羅模擬，分別在兩種眾核處理機環(huán)境下實現(xiàn)并進(jìn)行性能分析和比較。蒙特卡羅模擬的龐大計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立重復(fù)試驗天生具有并行性，因此眾核并行

3、計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研究眾核并行計算的完美切入點。
　　本文的主要工作有:(1)探討了并行計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)的對比和總結(jié)。(3)闡述了蒙特卡羅模擬的計算機實現(xiàn)及其在系統(tǒng)可靠性分析中的應(yīng)用。(4)選取了兩個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