【摘 要】
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高性能并行计算的唯一目的就是追求尽可能高的极限性能，这一尝试包括使用最先进的超级计算机，最快的并行算法，也包括选择更合适的编程模型与最大化程序性能的优化方法。现代网络支持RDMA以及PGAS语言，如UPC，支持远端CPU无意识的单边通信，这些特性促进了高效重叠通信与计算的优化，可以显著提高通信受限程序的性能。但是通常传统并行程序，主要是MPI程序，多使用大块通信和计算，这样重叠优化的空间很小，我们
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所 北京 100190 shanglei@ict.ac.cn 中国科学院计算
【出 处】
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2008年全国高性能计算机学术年会
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高性能并行计算的唯一目的就是追求尽可能高的极限性能，这一尝试包括使用最先进的超级计算机，最快的并行算法，也包括选择更合适的编程模型与最大化程序性能的优化方法。现代网络支持RDMA以及PGAS语言，如UPC，支持远端CPU无意识的单边通信，这些特性促进了高效重叠通信与计算的优化，可以显著提高通信受限程序的性能。但是通常传统并行程序，主要是MPI程序，多使用大块通信和计算，这样重叠优化的空间很小，我们通过把粗粒度的通信和计算分裂成细粒度来获得更好的重叠。本文在支持RDMA的Infiniband网络上使用UPC高效的单边通信来实现 重叠优化，针对带宽受限的NAS FT程序进行细粒度化，并尝试参数化细粒度版本寻找最优的粒度追求极限的优化性能。在曙光4000A系统上实验表明，相比粗粒度阻塞通信的UPC版本，最优粒度的重叠优化FT 版本在8处理器上A、B规模分别获得了48.75％和80.34％的性能加速。
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