نحو قابلية تطبيق HPC عبر C++ PSTL: تقييم كود Gaia AVU-GSR

الملخص إن سعة الحوسبة اللازمة لمعالجة البيانات الناتجة عن التجارب العلمية الحديثة تقترب من ExaFLOPs. حاليًا، لا يمكن تحقيق مثل هذه الأداءات إلا من خلال الحواسيب الفائقة المعززة بوحدات معالجة الرسوميات (GPU). تم تطوير لغات مختلفة لبرمجة وحدات معالجة الرسوميات بمستويات مختلفة من التجريد. عادةً، كلما كانت اللغات أكثر تجريدًا، كانت أكثر قابلية للنقل عبر مختلف وحدات معالجة الرسوميات. ومع ذلك، كلما كانت أقل تجريدًا ومصممة بالتعاون مع الأجهزة، كلما كان هناك مجال أكبر لتحسين الكود، وفي النهاية، كلما كان هناك أداء أفضل. في سياق HPC، تعتبر القابلية للنقل والأداء ثنائية تقليدية إلى حد ما. لدى مكتبة القوالب القياسية المتوازية C++ (PSTL) القدرة على تجاوز هذه الثنائية. في هذا العمل، نقوم بتحليل الفوائد والقيود الرئيسية للأداء لـ PSTL باستخدام وحدة التحقق الأستروميتري لـ Gaia - الحل المتوازي لإعادة بناء الكرة العالمية التي طورتها وكالة الفضاء الأوروبية لمهمة Gaia. يهدف الكود إلى العثور على المعلمات الأستروميتري لـ 10⁸ ∼ 10 8 نجوم في مجرة درب التبانة من خلال حل نظام خطي من المعادلات بشكل تكراري باستخدام خوارزمية LSQR، التي تم نقلها أصلاً إلى GPU باستخدام لغة CUDA. نظهر أن الأداء الذي تم الحصول عليه باستخدام إصدار PSTL، الذي يتمتع بقدرة أكبر على النقل بشكل جوهري من CUDA، قابل للمقارنة مع ذلك الخاص بـ CUDA على بنية NVIDIA GPU.