[논문 리뷰] A comparison of CPU and GPU performance for Fourier pseudospectral simulations of the Navier-Stokes, Cubic Nonlinear Schrodinger and Sine Gordon Equations

Brandon Cloutier, Benson K. Muite외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 06. 14.

Meteorological Phenomena and Simulations인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 푸리에 가짜스펙트럴 방법을 사용하여 나비에-스토크스 방정식, 세제곱 비선형 샤프링어 방정식, 사인-고든 방정식을 푸는 데 있어 CPU와 GPU 성능을 비교한다. OpenACC 및 CUDA FORTRAN를 통한 GPU 가속이 FFTW 기반 CPU 구현보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보임을 입증하며, 고수준 지시어와 CuFFT를 사용하여 레거시 FORTRAN 코드를 GPU로 효율적으로 이식할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

A comparison of PGI OpenACC, FORTRAN CUDA, and Nvidia CUDA pseudospectral methods on a single GPU and GCC FORTRAN on single and multiple CPU cores is reported. The GPU implementations use CuFFT and the CPU implementations use FFTW. Porting pre-existing FORTRAN codes to utilize a GPUs is efficient and easy to implement with OpenACC and CUDA FORTRAN. Example programs are provided.

연구 동기 및 목표

• GPU 가속된 가짜스펙트럴 방법의 성능 스케일링을 기존 CPU 기반 솔버와 비교하여 평가하는 것.
• OpenACC 및 CUDA FORTRAN를 사용하여 기존 FORTRAN 코드를 GPU 아키텍처로 이식하는 데의 용이성과 효율성 평가.
• 나비에-스토크스, 세제곱 비선형 샤프링어, 사인-고든 방정식의 세 PDE에 대해 CPU 및 GPU 플랫폼 간 실행 시간 성능 비교.
• 스펙트럴 시뮬레이션에서 CuFFT의 GPU 성능과 FFTW의 CPU 성능 간 효과성 평가.

제안 방법

• 연구는 PGI OpenACC, FORTRAN CUDA, Nvidia CUDA를 사용하여 단일 GPU에서 푸리에 가짜스펙트럴 방법을 구현한다.
• CPU 기반 시뮬레이션은 GCC FORTRAN과 FFTW 라이브러리를 사용하여 빠른 푸리에 변환을 수행한다.
• GPU 기반 시뮬레이션은 NVIDIA GPU에서 고성능 FFT 계산을 위해 CuFFT 라이브러리를 활용한다.
• 동일한 FORTRAN 소스 코드가 OpenACC 지시어와 CUDA FORTRAN 문법을 사용하여 GPU 실행에 적합하게 변환되어, 이식성과 효율성을 보장한다.
• 성능 측정은 단일 코어 및 멀티 코어 CPU 구성과 단일 GPU 설정에서 수행된다.
• 이식 과정과 성능 향상을 보여주는 예제 프로그램이 제공된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GPU 가속이 나비에-스토크스, 세제곱 비선형 샤프링어, 사인-고든 방정식의 가짜스펙트럴 시뮬레이션에서 CPU 기반 FFTW 대비 성능 향상에 얼마나 기여하는가?
• RQ2 OpenACC 및 CUDA FORTRAN를 사용하여 레거시 FORTRAN 코드를 GPU 아키텍처로 효율적으로 이식할 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ3 이 세 PDE에 대해 GPU에서의 CuFFT와 CPU에서의 FFTW 간 상대적 성능 향상은 어떠한가?
• RQ4 단일 GPU와 멀티 코어 CPU 구성 간 실행 시간과 스케일링 능력에서의 비교는 어떠한가?

주요 결과

• OpenACC 및 CUDA FORTRAN를 사용한 GPU 구현은 특히 큰 문제 크기에서 CPU 기반 FFTW 대비 뚜렷한 속도 향상을 달성한다.
• OpenACC 및 CUDA FORTRAN를 사용한 기존 FORTRAN 코드의 GPU 이식은 효율적이고 간단하며, 최소한의 코드 수정으로 가능하다.
• 메모리 집약적이고 계산이 집약적인 상황에서 GPU에서의 CuFFT는 CPU에서의 FFTW보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 문제 크기가 커질수록 GPU의 성능 우월성이 증가하여 GPU 아키텍처에서의 강력한 스케일링 특성을 보여준다.
• 제공된 예제 프로그램은 이식된 솔버의 실용적이고 작동 가능한 구현을 보여주며, 스펙트럴 방법에 대한 GPU 가속의 타당성을 검증한다.