【摘 要】
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Halo-based Galaxy Group Finder(HGGF)算法实现了基于暗物质晕的星系找群,在研究宇宙大尺度结构及宇宙的演化等领域占有至关重要的地位。但随着数据量的不断增长,现有算法难
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Halo-based Galaxy Group Finder(HGGF)算法实现了基于暗物质晕的星系找群,在研究宇宙大尺度结构及宇宙的演化等领域占有至关重要的地位。但随着数据量的不断增长,现有算法难以高效的在计算机上进行模拟运算,迫切需要对HGGF算法进行分析和优化,以提高模拟计算的效率并有益于扩大计算规模。经过分析,算法的热点部分耗时过多是因为受到了非规则访存的严重影响,所以针对算法的结构和非规则访存模型,我们提出并使用了数据预排序方法,分析了该方法对数据访存过程的影响。在此基础上,我们利用数组拆分和数据对齐、循环分解等方法进一步优化访存效率,利用负载均衡和互斥变量私有化的方法提高了OpenMP的并行效率,相比最初的串行算法,将HGGF应用使用单节点12线程加速11.6倍,并取得了较好的扩展性。此外,我们还在MIC上对优化方法的效果进行了验证。本文主要有三点贡献:(1)对HGGF算法的程序结构和访存模型进行了总结分析,将其访存方式归纳为非规则访存;(2)提出并应用数据预排序方法改善了程序的数据局部性、缩短了访存延迟;(3)基于多核CPU设计了并行算法,结合数据预排序,使用数据对齐、循环分解、负载均衡、互斥变量私有化等方法显著提高了HGGF应用运行速度。
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