[論文レビュー] Neko: A Modern, Portable, and Scalable Framework for High-Fidelity Computational Fluid Dynamics

Niclas Jansson, Martin Karp+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 2, 2021

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 42被引用数 10

ひとこと要約

Neko は、CPU から FPGA に至る多様なハードウェア上でポータブルでスケーラブルかつ高性能なシミュレーションを可能にする、最新のオブジェクト指向型の高精度な流体動力学（CFD）フレームワークである。Neko は最新の CPU において NekRS や Nek5000 と同等の性能と精度を達成しており、将来のアーキテクチャを想定した複数層の抽象化と統一されたパフォーマンスモデルをサポートしている。

ABSTRACT

Recent trends and advancement in including more diverse and heterogeneous hardware in High-Performance Computing is challenging software developers in their pursuit for good performance and numerical stability. The well-known maxim "software outlives hardware" may no longer necessarily hold true, and developers are today forced to re-factor their codebases to leverage these powerful new systems. CFD is one of the many application domains affected. In this paper, we present Neko, a portable framework for high-order spectral element flow simulations. Unlike prior works, Neko adopts a modern object-oriented approach, allowing multi-tier abstractions of the solver stack and facilitating hardware backends ranging from general-purpose processors down to exotic vector processors and FPGAs. We show that Neko's performance and accuracy are comparable to NekRS, and thus on-par with Nek5000's successor on modern CPU machines. Furthermore, we develop a performance model, which we use to discuss challenges and opportunities for high-order solvers on emerging hardware.

研究の動機と目的

• CFD の高性能計算におけるハードウェアの多様性が増す中で、ポータブルでスケーラブルなシミュレーションを可能にするための挑戦に応えること。
• 特定のハードウェアに強く束縛されており、拡張が難しいレガシーコードの限界を克服すること。
• CPU、ベクトルプロセッサ、FPGA を含む多様なバックエンドにスムーズに移植可能な、最新のオブジェクト指向型フレームワークを設計すること。
• 最新のハードウェア上で NekRS や Nek5000 といったプロダクショングレードのソルバと同等の数値的精度とパフォーマンスを保証すること。
• 将来のアーキテクチャにおける高次ソルバの最適化の機会を特定するためのパフォーマンスモデルの開発

提案手法

• ソルバースタック全体にわたり複数層の抽象化を可能にする最新のオブジェクト指向設計を採用し、アルゴリズム論理とハードウェア固有の実装を分離する。
• 抽象化レイヤーを介して、一般用途プロセッサ、ベクトルユニット、FPGA を含む異種バックエンドをサポートする統一されたソフトウェアスタックを実装する。
• 高次スペクトル要素法を活用し、高次精度と幾何的柔軟性を備えた高精度な流れのシミュレーションを実現する。
• メモリ帯域幅、演算強度、データ局所性に基づくパフォーマンスモデルを設計し、異なるハードウェアプラットフォームでの最適化を支援する。
• コード生成とドメイン固有の抽象化を活用して、弱結合および強結合の偏微分方程式系を効率的に表現する。
• スペクトル要素フレームワーク内での適切に条件付けられた弱形式と保存則を満たす離散化により、数値的安定性と精度を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パフォーマンスや精度を損なわずに、多様で異種のハードウェアをサポートする最新のポータブル CFD フレームワークをどのようにアーキテクチャ設計できるか？
• RQ2 CFD フレームワークにおけるオブジェクト指向抽象化は、CPU、ベクトルプロセッサ、FPGA の間でのポータビリティをどの程度実現できるか？
• RQ3 将来のハードウェアプラットフォームにおける高次スペクトル要素ソルバの挙動を最もよく捉えるパフォーマンスモデルは何か？
• RQ4 Neko のパフォーマンスと精度は、最新の CPU アーキテクチャにおいて、NekRS や Nek5000 といった既存のソルバと比べてどの程度か？
• RQ5 異種およびアクセラレートされたシステムにおける高次 CFD ソルバの主なボトルネックと最適化の機会は何か？

主な発見

• Neko は最新の CPU ハードウェアにおいて NekRS や Nek5000 と同等のパフォーマンスと精度を達成しており、生産用途に適した代替手段としての有効性を示している。
• ポータブルで抽象化に依存する設計により、CPU、ベクトルプロセッサ、FPGA を含む複数のハードウェアバックエンドを効果的にサポートしている。
• 開発されたパフォーマンスモデルは、メモリ帯域幅や演算強度といった主要なボトルネックを的確に特定し、将来の最適化を導くのに有効である。
• オブジェクト指向の抽象化レイヤーにより、保守性と拡張性に優れたコードが実現されるとともに、効率的なコード生成とカーネル特化によって低レベルのパフォーマンスを維持している。
• Neko の設計は、高次精度と幾何的柔軟性を実現しており、高精度 CFD シミュレーションに不可欠である。
• フレームワークは、最新のソフトウェア工学的手法と高性能数値法を効果的に統合することで、進化を続ける HPC ワークロードを支えることが可能であることを示している。