计算机科学与探索

作者：文敏华，刘永志，鲍华，胡跃，沈泳星，韦建文，林新华

单位：1. 上海交通大学 高性能计算中心，上海 2002402. 上海交通大学 密西根学院，上海 200240

关键词：并行加速,玻尔兹曼输运方程（BTE）,DGX-2,统一计算设备架构（CUDA）

声子玻尔兹曼输运方程（BTE）可以有效地模拟介观尺度下的导热问题，相比于随机性方法，以有限体积法为代表的确定性方法求解声子BTE方程被认为更有希望解决工程实际问题。但是有限体积法求解BTE具有迭代步数多，迭代时间长的问题。为此提出了声子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案，并设计适当的线程分配方式及数据存储格式，采用循环展开和内核融合等优化手段对迭代过程进行并行加速。此外，采用基于角方向的并行策略，使用MPI+CUDA、CUDA-Aware MPI和NCCL函数的方式实现了声子BTE求解多GPU并行版本。实验结果表明，相较于Intel Xeon Gold 6248上的串行版本，在单块V100 GPU上获得了最大31.5倍的加速。同时使用NCCL函数的GPU并行版本在8台DGX-2节点共计128块V100 GPU上最高达到了83%的并行效率，比MPI+CUDA版本提升57%。

来源：2020年第8期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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