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Optimization of fusion plasma codes

核融合プラズマコードの最適化

朝比 祐一  ; Latu, G.*; 伊奈 拓也; 井戸村 泰宏  ; Virginie, G.*; Garbet, X.*

Asahi, Yuichi; Latu, G.*; Ina, Takuya; Idomura, Yasuhiro; Virginie, G.*; Garbet, X.*

テラフロップス級のアーキテクチャにおいて、核融合プラズマコードのGYSELAとGT5Dの最適化を行った。対象としたアーキテクチャは、アクセラレータ(Xeon Phi、GPU)と最新型のマルチコアCPU (FX100)である。GYSELAカーネルはセミラグランジアンスキームを用いており、高い演算密度を有する。GYSELAカーネルのXeon Phi上での最適化を通じ、Xeon Phiにおいて有効なコードのベクトル化の重要性を示す。一方、GT5Dカーネルは差分法を用いており、複雑なメモリ読み込みの効率化が必要である。GT5DカーネルのGPU上での最適化を通じ、GPU上で有効なメモリアクセスの最適化手法を示す。

We present the optimization of kernels from fusion plasma codes, GYSELA and GT5D, on Tera-flops many-core architecturesincluding accelerators (Xeon Phi, GPU), and a multi-core CPUs (FX100). GYSELA kernel is based on a semi-Lagrangian scheme with high arithmetic intensity. Through the optimization of GYSELA kernel on Xeon Phi, we show the importance of the vectorization on Xeon Phi. For GT5D kernel, which is based on a finite difference scheme, a sophisticated memory access is necessary for high performance. Through the optimization of GT5D kernel on GPUs, we show the effective optimization for memory access on GPUs.

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