Performance portability of large scale distributed Krylov solvers with OpenACC and CUDA

OpenACCとCUDAによる大規模並列クリロフソルバの性能移植性

井戸村 泰宏   ; Ali, Y.*; 小野寺 直幸   ; 長谷川 雄太   ; 伊奈 拓也*

Idomura, Yasuhiro; Ali, Y.*; Onodera, Naoyuki; Hasegawa, Yuta; Ina, Takuya*

大規模CFDシミュレーションにおいてクリロフソルバが全計算コストの約90%を占める。そのようなCFDコードを加速するために、前処理付共役勾配(PCG)法, 前処理付チェビシェフ基底省通信共役勾配(P-CBCG)法, 省通信一般化最小残差(CA-GMRES)法をGPU環境に移植した。本講演ではこれらのソルバをOpenACC, CUDA、および、CUDA aware MPIを用いて移植する上でのノウハウを議論する。

Krylov solvers can account for up to of the total computing cost in extreme scale nuclear CFD simulations. In order to accelerate such CFD codes, we ported the Preconditioned Conjugate Gradient (PCG), Preconditioned Chebyshev Basis communication-avoiding Conjugate Gradient (P-CBCG) and Communication-Avoiding Generalized Minimal RESidual (CA-GMRES) methods on to GPUs. In this talk, we will share our experiences in porting these solvers via OpenACC, CUDA, and CUDA aware MPI.