理論物理学におけるアプリケーションを持つ分散GPU上のバッチ行列演算【JST・京大機械翻訳】

Mijic Nenad; Davidovic Davor

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204122048127 整理番号：22P0306003

理論物理学におけるアプリケーションを持つ分散GPU上のバッチ行列演算【JST・京大機械翻訳】

Batched matrix operations on distributed GPUs with application in theoretical physics

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発行年： 2022年03月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くの線形代数関数における最も重要で一般的に使用される操作の1つは,行列乗算(GEMM)であり,それはまた,多くの科学コードの高性能を得るための重要な構成要素である。それは,O(n ̄3)操作を必要とする計算集約関数であり,その高い計算強度は,GPUsによってかなり加速されるのに,よく適合した。今日,多くの研究問題は,GPU全体を利用できない非常に多数の比較的小さなGEMM演算を解決する必要がある。このボトルネックを克服するために,いくつかのGEMM操作を1つにパックし,次にバッチ操作と呼ばれるGPU上で同時にそれらを計算する特殊な機能を開発した。本研究では,複数のGEMM演算をMPIランクにリンクすることに基づく異なるアプローチを提案し,複数のMPIを単一GPUに結合させた。GPU利用を増加させるために,より多くのMPIランク(即ち,GEMM操作)を加えた。量子スピン鎖のシミュレーテッドアニーリングモンテカルロシミュレーションを通して,エンタングルメント特性を計算するために,理論的物理学の分野でこの方法を実装し,試験する。特定の使用事例では,並列CPUのみのバージョンと比較して,はるかに大きなスピン系をシミュレートし,35×までのスピードアップを達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 専用演算制御装置

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