GPU上のスケーラブルなマルチノード高速Fourier変換【JST・京大機械翻訳】

Verma Manthan; Chatterjee Soumyadeep; Garg Gaurav; Sharma Bharatkumar; Arya Nishant; Kumar Shashi; Saxena Anish; Verma Mahendra K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216258126227 整理番号：22P0295368

GPU上のスケーラブルなマルチノード高速Fourier変換【JST・京大機械翻訳】

Scalable Multi-node Fast Fourier Transform on GPUs

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発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25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)

本論文では,著者らのマルチノードGPU-FFTライブラリの詳細と,SelenHPCシステムに関するそのスケーリングを示した。本ライブラリは,GPU間の通信のためのデータ分割とMPIのためのスラブ分解を採用した。最大512A100GPUsを用いて,1024 ̄3,2048 ̄3および4096 ̄3格子上でGPU-FFTを行った。64から512GPUsの4096 ̄3格子に対する良好なスケーリングを観測した。Cray XC40の196608コアを有する1536 ̄3グリッドのマルチコアFFTのタイミングは128GPUsを有する2048 ̄3グリッドのGPU-FFTのそれに匹敵することを報告した。GPU-FFTの効率は,A100カードの高速計算能力とNVリンクによる効率的通信による。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

専用演算制御装置

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