使用MFEM、Umpire和RAJA进行高阶有限元水动力学应用的GPU加速无矩阵方法
摘要：使用基于GPU加速器的先进异构计算架构的引入，大规模生产代码不得不重新思考它们的数值算法，并在最新的超级计算机上运行时纳入新的编程模型和内存管理策略，以提高效率。在这项工作中，我们讨论了我们的协同设计策略，以应对这些挑战，并在劳伦斯利弗莫尔国家实验室的下一代多物理代码MARBL（Multi-physics Application Run-time Based on Legacy simulators）中实现性能和可移植性。我们提出了一个双重方法，其中新的硬件被用来激发新的算法和新的抽象层，从而产生适用于各种平台的单一源应用程序代码。我们重点关注MARBL的ALE水力学包，在不同的平台上展示可伸缩性，并强调我们的许多创新已经贡献给了开源软件库，如MFEM（有限元算法）和RAJA（内核抽象）。
作者：Arturo Vargas, Thomas M. Stitt, Kenneth Weiss, Vladimir Z. Tomov, Jean-Sylvain Camier, Tzanio Kolev, Robert N. Rieben
论文ID：2112.07075
分类：Mathematical Software
分类简称：cs.MS
提交时间：2021-12-15