Baltic Sea Water Dynamics Model Acceleration

A. P. Bagliy; А. V. Boukhanovsky; B. Ya. Steinberg; R. B. Steinberg

doi:10.14529/mmp170107

Авторы

A. P. Bagliy Южный федеральный университет
А. V. Boukhanovsky Южный федеральный университет
B. Ya. Steinberg Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий
R. B. Steinberg Южный федеральный университет

DOI:

https://doi.org/10.14529/mmp170107

Ключевые слова:

преобразования программ, оптимизация программ, распараллеливание программ.

Аннотация

Описывается опыт оптимизации и распараллеливания промышленной программы моделирования динамики водных масс Балтийского моря, в основе которой лежат численные алгоритмы решения системы дифференциальных уравнений в частных производных теории мелкой воды. Демонстрируется механический подход к модернизации программы, включающий построение графика зависимости модулей и запись каждого модуля в определенном порядке. Для достижения желаемого ускорения работы программы используется теория оптимизирующих и распараллеливающих преобразований программ. Оптимизация и распараллеливание программы гарантирует достижение увеличения производительности при заданном объеме работы. Представлен ряд преобразований программы с полученными результатами по уменьшению скорости работы наиболее трудоемких процедур. Кроме того, приводятся результаты по ускорению работы программы в целом на вычислительной системе с общей памятью.

Биографии авторов

A. P. Bagliy, Южный федеральный университет

научный сотрудник

А. V. Boukhanovsky, Южный федеральный университет

доктор технических наук

B. Ya. Steinberg, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий

доктор технических наук

R. B. Steinberg, Южный федеральный университет

кандидат физики-математических наук

Библиографические ссылки

Metcalf M. Fortran Optimization. Academic Press, 1985. 264 p. DOI: 10.1002/spe.4380170208

Boukhanovsky А.V., Zhitnikov А.N., Petrosyan S.G., Sloot P. [High-Performance Technologies of Urgent Computing for Flood Hazard Prevention]. Journal of Instrument Engineering, 2011, vol. 54, no. 10, pp. 14-20. (in Russian)

Klevannyy K.A., Smirnova E.V. Using of Modeling System Cardinal for Solving Hydraulic Problems. Vestnik Gosudarstvennogo Universiteta Morskogo i Rechnogo Flota Imeni Admirala S.O. Makarova, 2009, no. 1, pp. 152-161. (in Russian)

Kovalchuk S.V., Ivanov S.V., Kolykhmatov I.I., Boukhanovsky A.V. [Special Characteristics of High Performance Software for Complex Systems Simulations]. Information and Control Systems, 2008, no. 3, pp. 10-18. (in Russian)

Gervich L.R., Kravchenko E.N., Steinberg B.Ya., Yurushkin M.V. Automatic Program Parallelization with Block Data Distribution. Siberian Journal of Numerical Mathematics, 2015, vol. 18, no. 1, pp. 41-53. (in Russian)

GCC Compiler Suite (2016). Available at: http://gcc.gnu.org/

Muchnik S. Advanced Compiler Design and Implementation. San Francisco, Morgan Kaufmann, 1997.

Kowarschik M., Weiss C. An Overview of Cache Optimization Techniques and Cache-Aware Numerical Algorithms. Algorithms for Memory Hierarchies: Advanced Lectures. Berlin, Heidelberg, Springer, 2003, pp. 213-232.

Kasperskiy С. Tekhnika Optimizatsii Programm. Effektivnoe Ispol'zovanie Pamyati [Program Optimization Techniques. Efficient Use of Memory]. St. Peterburg, BHV-Petersburg, 2003.

Gervich L.R., Steinberg B.Ya., Yurushkin M.V. [Exaflop Systems Programming]. Open Systems. DBMS, 2013, vol. 8, pp. 26-29. (in Russian)

Abu-khalil Zh.M., Morylev R.I., Steinberg B.Ya. Parallel Global Alignment Algorithm with the Optimal Use of Memory. Digital Scientific Magazine 'Modern Problems of Science and Education', 2013, no. 1, 6 p. Available at: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=8139

Korzh A.A. NPB UA Benchmark Scaling to Thousands of Blue Gene/P Cores Using PGAS-like OpenMP Extension. Numerical Methods and Programming, 2010, vol. 11, pp. 31-41.

Likhoded N.A. Generalized Tiling. Doklady of the National Academy of Sciences of Belarus, 2011, vol. 55, no. 1, pp. 16-21. (in Russian)

Denning P.J. The Locality Principle. Communications of the Association for Computing Machinery, 2005, vol. 48, no. 7, pp. 19-24. DOI: 10.1145/1070838.1070856

Gustavson F.G., Wyrzykowski R. Cache Blocking for Linear Algebra Algorithms. Parallel Processing and Applied Mathematics 2011, Part I, Lecture Notes in Computer Science, 2012, vol. 7203, pp. 122-132. DOI: 10.1007/978-3-642-31464-3_13

Lam M.S., Rothberg E.E., Wolf M.E. The Cache Performance and Optimizations of Blocked Algorithms. Proceeding ASPLOS IV Proceedings of the Fourth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems. Palo Alto, pp. 63-74.

Goto K., van de Geijn R.A. Anatomy of High-Performance Matrix Multiplication. ACM Transaction on Mathematical Software, 2008, vol. 34, no. 3, pp. 1-25. DOI: 10.1145/1356052.1356053

Mycroft A. Programming Language Design and Analysis Motivated by Hardwere Evolution (Invited Presentation). The 14th International Static Analysis Symposium, 2007, vol. 3634, pp. 18-33. Available at: http://www.cl.cam.ac.uk/am21/papers/sas07final.pdf

Galushkin A.I. [The Development Strategy of Modern Supercomputers on the Path to Ekzaflopsnym Computing]. Prilozhenie k zhurnalu 'Informacionnye tehnologii', 2012, no. 2. 32 p. (in Russian)

Arykov S.B., Malyshkin V.E. Asynchronous Parallel Programming System 'Aspect'. Numerical Methods and Programming, 2008, vol. 9, no. 1, pp. 48-52. (in Russian)

Optimizing Parallelizing System (2016). Available at: www.ops.rsu.ru

Ryder B.G. Constructing the Call Graph of a Program. IEEE Transactions on Software Engineering, 1979, vol. SE-5, no. 3, pp. 216-226. DOI: 10.1109/TSE.1979.234183