Спонсор: Intel
Опубликован: 11.10.2012 | Доступ: свободный | Студентов: 276 / 52 | Длительность: 07:36:00
Самостоятельная работа 8:

Оптимизация и распараллеливание вычислительной программы на примере моделирования системы взаимодействующих частиц методом молекулярной динамики

Лабораторная работа

В заданиях лабораторной работы 3.1 предлагается выполнить оптимизацию вычислительной программы. Первый этап оптимизации – сокращение числа операций в последовательном коде на основе использования физических законов. Затем выполняется распараллеливание программы. Выбор инструмента распараллеливания должен быть аргументирован.

Данная работа не предполагает выполнения всех заданий. Учащемуся может быть предложен набор из нескольких заданий, обязательно включающий номера 1, 2 и 3, а также одно или несколько заданий, связанных с распараллеливанием.

По результатам составляется отчет, содержащий решения с обоснованием выбранного метода, результаты измерения быстродействия программы, а также физические результаты и выводы.

Выполнение данной работы рассчитано на несколько занятий (2-6 академических часов). Имеется полный исходный текст программы на языке Fortran 90.

Задания для практической работы

Задание 1

Получить у преподавателя файл с исходным текстом программы и ознакомиться с реализацией метода молекулярной динамики.

Задание 2

Откомпилировать программу, выполнить моделирование для системы с параметрами, заданными преподавателем. Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования.

Задание 3

Выполнить оптимизацию последовательного кода программы на основе «физических соображений». Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатом, полученным в задании 2.

Задание 4

Проанализировать последовательный код с помощью анализатора Intel® VTune Amplifier, найти «горячие пятна» программы, а также выявить участки потенциального параллелизма. Выполнить распараллеливание с помощью OpenMP (если это возможно). Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатом, полученным в задании 3.

Задание 5

Проанализировать последовательный код, выявить участки потенциального параллелизма и предложить способ распараллеливания в модели передачи сообщений. Выполнить распараллеливание с помощью MPI, используя блокирующие двухточечные операции обмена (если это возможно). Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатами, полученными в заданиях 3 и 4.

Задание 6

Проанализировать возможность использования других видов обмена (двухточечные неблокирующие, коллективные). Если предполагается выигрыш в производительности, модифицировать вариант программы с использованием MPI. Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатами, полученными в заданиях 3 , 4 и 5.

Задание 7

Выполнить оптимизацию последовательного кода, полученного при выполнении задания 3, используя введение радиуса обрезания и метод генерации списков частиц. Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатом, полученным в задании 3.

Задание 8

Провести анализ зависимостей при генерации списков частиц. Выполнить распараллеливание, выбрав наиболее подходящий инструмент. Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатом, полученным в задании 7.

Задание 9

Выполнить распараллеливание вычисления сил, действующих на частицы, используя метод списков. Определить процессорное время, потраченное на выполнение моделирования. Сравнить с результатом, полученным в заданиях 4 или 5.

Задание 10

Исследовать степень сбалансированности загрузки процессоров (ядер при использовании многоядерной архитектуры). Если сбалансированность неудовлетворительная, предложить способы ее улучшения.

Задание 11

Исследовать масштабируемость программы. Если неудовлетворительная, предложить способы ее улучшения. масштабируемость

Задание 12

На основании результатов, полученных при выполнении заданий данной лабораторной работы, написать отчет, в котором содержатся выводы об эффективности различных способов оптимизации исходного последовательного кода и трудоемкости реализации этих способов на практике.

Максим Домшенко
Максим Домшенко
Россия, Курск, Региональный Финансово-Экономический Институт
Yura M
Yura M
Латвия, Рига