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Disaggregated Design for GPU-Based Volumetric Data Structures
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-99872-0_11.png)
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摘要
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体数据结构通常优先考虑数据局部性，专注于高效的内存访问模式。这种单一关注可能忽视其他关键性能因素，如占用率、通信和核融合。我们引入了一种新颖的解耦设计，重新平衡了局部性与这些目标之间的权衡——减少分布式内存架构上的通信开销，缓解复杂边界条件下的寄存器压力，并实现核融合。我们对单节点多GPU格子玻尔兹曼方法（LBM）求解器进行了全面分析其优势。我们的评估涵盖了密集、块稀疏和多分辨率离散化，展示了我们设计的灵活性和效率。借助这种方法，我们在现有最佳解决方案上实现了高达3倍的加速。
Keyword:
Data layout
Parallel
Simulation
GPU
LBM
期刊
E
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0
论文数:
21
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0
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