Оne-dimensional gas dynamics problems and their solution based on high-resolution finite difference schemes

Викторович, Булат Павел; Николаевич, Волков Константин

doi:10.17586/2226-1494-2015-15-4-731-740

Cited by 4 publications

(3 citation statements)

References 16 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Performance testing was carried out on the input data arrays collected in solving standard test problems: the Soda problem, the Lax problem, the weak shock wave problem, the Einfeldt problem, the Woodward-Colella problem, the Schu-Osher problem and others [18].…”

Section: Results Analysismentioning

confidence: 99%

“…One more important point of vectorization is optimization of work with conditions. In the process of performing vectorization, we have formed two groups of vector instructions executed under the predicates cond (Figure 3, lines [15][16][17][18][19][20] and ncond (Figure 3, lines 26-34). Since physical tasks are characterized by continuous changes in physical quantities, it can be argued that the data sets processed in a vectorized call are similar.…”

Section: Simple Context Vectorizationmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Vectorization of the Riemann solver using the AVX-512 instruction set

Rybakov¹,

Shumilin

2019

ПСТП

View full text Add to dashboard Cite

Numerical methods based on solving the Riemann problem of the decay of an arbitrary discontinuity are extremely demanding of computational resources. Applying the data of numerical methods to modern computational grids requires the use of a supercomputer. Among the various tools for improving the performance of supercomputer applications, we can emphasize the vectorization of program code. The AVX-512 instruction set has a number of unique features allowing to apply vectorization to the Riemann solver software context, which results in a significant acceleration of the solver.

show abstract

Section: Results Analysismentioning

confidence: 99%

Section: Simple Context Vectorizationmentioning

confidence: 99%

Vectorization of the Riemann solver using the AVX-512 instruction set

Rybakov¹,

Shumilin

2019

ПСТП

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Тестирование производительности выполнялось на массивах входных данных, собранных при решении стандартных тестовых задач: задача Сода, задача Лакса, задача о слабой ударной волне, задача Эйнфельдта, задача Вудворда-Колелла, задача Шу-Ошера и других [18].…”

Section: векторизация гнезда цикловunclassified

Vectorization of the Riemann solver using the AVX-512 instruction set

Рыбаков¹,

Shumilin²

2019

ПСТП

View full text Add to dashboard Cite

Численные методы, базирующиеся на решении задачи Римана о распаде произвольного разрыва, крайне требовательны к вычислительным ресурсам. Для применения данных численных методов на современных расчетных сетках требуется использование суперкомпьютера. Среди различных инструментов повышения производительности суперкомпьютерных приложений можно выделить векторизацию программного кода. Набор инструкций AVX-512 обладает рядом уникальных возможностей, позволяющих применить векторизацию к программному контексту римановского решателя, что ведет к значительному ускорению решателя. На примере точного римановского решателя рассматривается практический подход к векторизации разнообразного программного контекста, включая простые линейные участки, регионы со сложным управлением, а также вложенные циклы. В основе рассматриваемого подхода лежит возможность одновременного выполнения на одном процессорном ядре нескольких экземпляров некоторой чистой функции. Данная возможность достигается путем перевода программного кода в предикатную форму и использования векторных инструкций. При этом количество одновременно выполняющихся экземпляров равно ширине вектора. Показано, что использование возможностей набора команд AVX-512 позволяет успешно векторизовать рассматриваемый программный контекст. Предложенный подход может быть применен для векторизации широкого спектра приложений.

show abstract