扩展MadFlow：设备特定优化
摘要：硬件加速代码开发中自上而下的方法有一些优势 我们从一个自动生成的硬件无关的Monte Carlo生成器开始，该生成器在事件轴上并行化。 即使我们无法控制计算将在其中运行的硬件（即外部群集），我们也可以利用Monte Carlo积分的可并行性质。 这种实现的通用性可能会引入虚假瓶颈或开销。幸运的是，这些瓶颈通常局限于一部分操作，而不是整个向量化程序。 通过识别计算的更关键部分，可以获得非常高效的代码，并同时将需要编写的特定硬件代码的数量最小化。 我们展示了基准测试结果，演示了仅减少计算的内存占用可以提高2至4个进程的性能。
作者：Stefano Carrazza, Juan M. Cruz-Martinez, Gabriele Palazzo
论文ID：2211.14056
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2022-11-28