面向计算流体力学的图形处理器资源管理
作者:
作者单位:

(中山大学 计算机学院, 广东 广州 510006)

作者简介:

翁跃(1997—),男,广东潮州人,硕士研究生,E-mail:wengy8@mail2.sysu.edu.cn; 张献伟(通信作者),男,副教授,博士,硕士生导师,E-mail:zhangxw79@mail.sysu.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

TN95

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(62102465);国家重点研发计划资助项目(2016YFB0200902);国家数值风洞工程资助项目(NNW2019ZT6-B18);广东省引进创新创业团队资助项目(2016ZT06D211)


Graphics processing unit resource management for computational fluid dynamics
Author:
Affiliation:

(School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对求解计算流体力学过程中图形处理器资源利用率低的问题,提出面向计算流体力学的图形处理器资源优化管理方案。基于计算流体力学的算法特性和同时运行任务的执行特点,设计合理的调度方案。通过动态改变不同任务的启动规模和启动时间,在减少资源竞争的同时提高图形处理器资源的有效使用。实验结果表明:本文提出的资源管理方案相比基线方法在不同任务规模下的平均加速比达到 1.64,对图形处理器的硬件资源使用也有了显著的提升。

    Abstract:

    Aiming at the problem of low resource utilization of GPU (graphics processing unit) in the process of solving CFD (computational fluid dynamics), a CFD-oriented GPU resource optimization management scheme was proposed. Based on the characterization of the CFD and tasks running concurrently, a reasonable scheduling scheme was designed. By dynamically changing the startup scale and time of different tasks, our method was able to reduce resource competition while improving the effective use of GPU resources. The experimental results show that compared with the baseline method, the average speedup ratio of our proposed resource management scheme reaches 1.64x speedup under different task scales, and the use of GPU hardware resources has also been significantly improved.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

翁跃,张献伟,张曦,等.面向计算流体力学的图形处理器资源管理[J].国防科技大学学报,2022,44(5):35-44.
WENG Yue, ZHANG Xianwei, ZHANG Xi, et al. Graphics processing unit resource management for computational fluid dynamics[J]. Journal of National University of Defense Technology,2022,44(5):35-44.

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  • 收稿日期:2022-01-13
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  • 在线发布日期: 2022-09-28
  • 出版日期: 2022-10-28
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