MemHC:多体相関を加速するための最適化GPUメモリ管理フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Wang Qihan; Peng Zhen; Ren Bin; Chen Jie; Edwards Robert G.

文献

J-GLOBAL ID：202202252021331608 整理番号：22A0984539

MemHC:多体相関を加速するための最適化GPUメモリ管理フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

MemHC: An Optimized GPU Memory Management Framework for Accelerating Many-body Correlation

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資料名：
巻： 19 号： 2 ページ： 1-26 発行年： 2022年
JST資料番号： W5687A ISSN： 1544-3566 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多体相関関数は,現代の物理計算応用,例えば,格子量子色力学(QCD)におけるハドロン収縮における基本的計算カーネルである。このカーネルは,一連のテンソル収縮を含む計算とメモリ集約の両方であり,通常GPUのような加速器上で実行される。多体相関に関する既存の最適化は,主に個々のテンソル収縮(例えば,cuBLASライブラリとその他)に焦点を合わせる。対照的に,本研究では,テンソル収縮間の最適化機会を探索することにより,多体相関に対する新しい最適化次元を発見した。より具体的には,一般的GPUアーキテクチャ(NVIDIAとAMDの両方)をターゲットとし,メモリ割当と通信冗長性除去機会のセットを利用することによって多体相関メモリ管理を最適化する:まず,GPUメモリ割当冗長性:中間出力は,その後の計算の入力として頻繁に発生する。第2に,CPU-GPU通信冗長性:全てのテンソルはCPUとGPUの両方に割り当てられるが,それらの多くはGPU側のみに使用され(再利用),従って多くのCPU/GPU通信(既存の統一メモリ設計で)は不要である。第3に,GPU過剰記述:限られたGPUメモリサイズは,過剰記述問題を引き起こし,そして,既存のメモリ管理は,通常,近再利用データ逸脱をもたらし,従って,余分なCPU/GPUメモリ通信を繰り返した。これらのメモリ最適化機会を目標として,本論文では,一連の新しいメモリ低減設計を利用した多体相関関数の計算を加速することを目的とする最適化系統的GPUメモリ管理フレームワークであるMemHCを提案した。これらの設計には,GPUメモリ割当,CPU/GPUメモリ動作,およびGPUメモリオーバー記述のための最適化が含まれる。より具体的には,最初に,MemHCは,より良いデータ再利用のために対応するホスト管理に対して,GPUメモリの重複意識管理とラザイ放出を使用する。第二に,冗長(または不必要な)データ転送を除去するために,データ再編成とオンデマンド同期を実行した。第3に,MemHCは,事前保護LRUと呼ばれる最適化最小最近利用(LRU)行動政策を利用して, etionsとレバレッジメモリヒットを低減する。さらに,MemHCはNVIDIA GPUとAMD GPUを含む様々なプラットフォームに対して携帯可能である。評価は,MemHCが[数式:原文を参照]による[数式:原文を参照]への統一メモリ管理より優れていることを実証した。提案した事前保護LRU政策は,[数式:原文を参照]改善により元のLRU政策より優れている。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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原子核模型

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