基于KNL众核处理器平台的并行矩量法性能优化

摘要

基于Intel第二代Xeon Phi代号为Knights Landing(KNL)众核处理器平台,利用MPI+OpenMP混合编程策略对并行矩量法(Method of Moments,MoM)进行了优化.利用OpenMP编程技术和KNL的计算资源,提高了CPU(Center Processing Unit)使用率;线程的引入,大幅度减少了矩阵填充过程中进程间的冗余积分;为发挥KNL的512位矢量宽度优势,通过向量化优化进一步提高了循环结构的执行效率;对计算密集型、CPU利用率高的矩阵求解过程,通过引入的OpenMP编程策略,减少了MPI(Message Passing Interface)通信时间,加速了求解.数值结果表明,通过在KNL众核处理器平台上的优化,可以极大地提升矩量法计算复杂电磁问题的效率.