论文标题
倾向于基于GPU的Exascale系统的性能 - 可容纳PETSC
Toward Performance-Portable PETSc for GPU-based Exascale Systems
论文作者
论文摘要
用于科学计算（PETSC）库的便携式可扩展工具包提供可扩展的求解器，用于非线性时间依赖时间依赖性差异和代数方程以及数值优化。性能可移植性的PETSC设计解决了基本的GPU加速器的基本挑战，并通过使用该图表来使用该图表来使用该模型，并使用该模型使用该模型，并使用该模型来使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并使用该模型，并以该模型的方式使用该模型例如Kokkos，Raja，Sycl，Hip，Cuda或Opencl即将到来的Exascale系统。提供了用于使用基于PETSC的代码GPU的蓝图，案例研究强调了当前基于GPU的系统的灵活性和高性能。
The Portable Extensible Toolkit for Scientific computation (PETSc) library delivers scalable solvers for nonlinear time-dependent differential and algebraic equations and for numerical optimization.The PETSc design for performance portability addresses fundamental GPU accelerator challenges and stresses flexibility and extensibility by separating the programming model used by the application from that used by the library, and it enables application developers to use their preferred programming model, such as Kokkos, RAJA, SYCL, HIP, CUDA, or OpenCL, on upcoming exascale systems. A blueprint for using GPUs from PETSc-based codes is provided, and case studies emphasize the flexibility and high performance achieved on current GPU-based systems.
