Performance portability of Ensemble Kalman Filter using C++ senders/receivers

C++ senders/receiversによる性能可搬Ensemble Kalman Filterの開発

朝比 祐一   ; 長谷川 雄太   ; Padioleau, T.*; Millan, A.*; Bigot, J.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*

Asahi, Yuichi; Hasegawa, Yuta; Padioleau, T.*; Millan, A.*; Bigot, J.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*

一般に、実稼働可能な科学シミュレーションは、計算、通信、ファイルI/Oを含む多くの異なるタスクで構成される。GPUによる計算の高速化に比べて、通信とファイルI/Oは遅くなり、大きなボトルネックになりうる。これらのコストを抑えるためには、これらのタスクを並行して管理することが非常に重要である。本講演では、通信とファイルI/Oのコストをマスクするために、言語標準C++ senders/receiversを採用する。ケーススタディとして、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)を用いた2次元乱流シミュレーションコードをC++ senders/receiversを用いて実装する。LETKFでは、模擬観測データはファイルから読み込まれ、その後、MPI通信とGPU上での密行列演算が行われる。このフレームワークによる性能移植が可能なことと、非同期処理による性能向上の効果を実証する。

Generally, production-ready scientific simulations consist of many different tasks including computations, communications and file I/O. Compared to the accelerated computations with GPUs, communications and file I/O would be slower which can be major bottlenecks. It is thus quite important to manage these tasks concurrently to suppress these costs. In the present talk, we employ the proposed language standard C++ senders/receivers to mask the costs of communications and file I/O. As a case study, we implement a 2D turbulence simulation code with the local ensemble transform Kalman filter (LETKF) using C++ senders/receivers. In LETKF, the mock observation data are read from files followed by MPI communications and dense matrix operations on GPUs. We demonstrate the performance portable implementation with this framework, while exploiting the performance gain with the introduced concurrency.