論文の概要: Hybrid programming-model strategies for GPU offloading of electronic structure calculation kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13772v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 19:38:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 16:50:09.891137
• Title: Hybrid programming-model strategies for GPU offloading of electronic structure calculation kernels
• Title（参考訳）: 電子構造計算カーネルのGPUオフロードのためのハイブリッドプログラミングモデル戦略
• Authors: Jean-Luc Fattebert, Christian F. A. Negre, Joshua Finkelstein, Jamaludin Mohd-Yusof, Daniel Osei-Kuffuor, Michael E. Wall, Yu Zhang, Nicolas Bock, Susan M. Mniszewski
• Abstract要約: PROGRESSは電子構造解析のためのライブラリである。 電子構造カーネルに対する線形代数演算を実装している。 本稿では,これらの実装における汎用戦略について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4898174182192974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenge of performance portability, and facilitate the implementation of electronic structure solvers, we developed the Basic Matrix Library (BML) and Parallel, Rapid O(N) and Graph-based Recursive Electronic Structure Solver (PROGRESS) libraries. BML implements linear algebra operations necessary for electronic structure kernels using a unified user interface for various matrix formats (dense, sparse) and architectures (CPUs, GPUs). Focusing on Density Functional Theory (DFT) and Tight-Binding (TB) models, PROGRESS implements several solvers for computing the single-particle density matrix and relies on BML. In this paper, we describe the general strategies used for these implementations on various computer architectures, using OpenMP target functionalities on GPUs, in conjunction with third-party libraries to handle performance critical numerical kernels. We demonstrate the portability of this approach and its performance on benchmark problems.
• Abstract（参考訳）: 性能ポータビリティの課題に対処し,電子構造ソルバの実装を容易にするために,基本行列ライブラリ (bml) と並列,高速なo(n) とグラフベースの再帰的電子構造ソルバ (progress) ライブラリを開発した。 BMLは、様々な行列フォーマット(dense, sparse)とアーキテクチャ(CPU, GPU)の統一ユーザインタフェースを使用して、電子構造カーネルに必要な線形代数演算を実装している。 密度汎関数理論 (DFT) とタイト・バインディング (TB) モデルに焦点をあてて、PROGRESSは単一粒子密度行列を計算するためのいくつかの解法を実装し、BMLに依存している。 本稿では、gpu上のopenmpターゲット機能を用いて、これらの実装で使用される一般的な戦略を、パフォーマンスクリティカルな数値カーネルを扱うサードパーティライブラリと連携して述べる。 我々は、このアプローチの可搬性とそのベンチマーク問題に対する性能を実証する。

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