C++ parallel algorithmによる性能可搬性評価

Performance portability with C++ parallel algorithm

朝比 祐一   ; Padioleau, T.*; Latu, G.*; Bigot, J.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*

Asahi, Yuichi; Padioleau, T.*; Latu, G.*; Bigot, J.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*

本論文では、運動論的プラズマシミュレーションコードを例としてC++ parallel algorithm (stdpar)による性能可搬実装について論じる。言語標準の並列アルゴリズムstdparと抽象的高次元配列mdspanにより、可読性および生産性を損なわずに性能可搬な実装が可能であることを示す。抽象化により性能可搬性を実現するKokkosや、指示行によって性能可搬性を実現するOpenMPとの比較により、stdparの性能,可搬性,生産性などを論じる。Intel Icelake, NVIDIA V100およびA100 GPUにおいて、stdpar版のアプリケーションの性能はKokkos版に対し20%の範囲であった。将来的にAMDやIntel GPUにおいて利用可能になるという前提であれば、stdparはエクサスパコンにおいて有力な高生産かつ性能可搬な実装手法となり得る。

We implement a kinetic plasma simulation code with multiple performance portable frameworks and evaluated its performance on Intel Icelake, NVIDIA V100 and A100 GPUs, and AMD MI100 GPU. Relying on the language standard parallelism stdpar and proposed language standard multi-dimensional array support mdspan, we demonstrate a performance portable implementation without harming the readability and productivity. With stdpar, we obtain a good overall performance for a kinetic plasma mini-application in the range of 20% to the Kokkos version on Icelake, V100, A100 and MI100. We conclude that stdpar can be a good candidate to develop a performance portable and productive code targeting Exascale era platforms, assuming this programming model will be available on AMD and/or Intel GPUs in the future.