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Implementing O(N) N-Body Algorithms Efficiently in Data-Parallel Languages

机译:以数据并行语言有效地实现O(n)n身体算法

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摘要

The optimization techniques for hierarchical O(N) N-body algorithms described here focus on managing the data distribution and the data references, both between the memories of different nodes and within the memory hierarchy of each node. We show how the techniques can be expressed in data-parallel languages, such as High Performance Fortran (HPF) and Connection Machine Fortran (CMF). The effectiveness of our techniques is demonstrated on an implementation of Anderson's hierarchical O(N) N-body method for the Connection Machine system CM-5/5E. Of the total execution time, communication accounts for about 10–20% of the total time, with the average efficiency for arithmetic operations being about 40% and the total efficiency (including communication) being about 35%. For the CM-5E, a performance in excess of 60 Mflop/s per node (peak 160 Mflop/s per node) has been measured.
机译:这里描述的分层O(n)N-body算法的优化技术侧重于管理数据分布和数据引用,包括在每个节点的存储器层内的存储器之间。我们展示了如何以数据并行语言表达的技术,例如高性能FORTRAN(HPF)和连接机器FORTRAN(CMF)。在连接机器系统CM-5 / 5E的Anderson的分层O(n)N-body方法的实施方面证明了我们技术的有效性。在总执行时间内,通信占总时间的10-20%,算术运算的平均效率约为40%,总效率(包括通信)约为35%。对于CM-5E,已经测量了超过每节点60 mflop / s的性能(每个节点的峰值160 mflop / s)。

著录项

  • 作者

    Yu Hu; S. Lennart Johnsson;

  • 作者单位
  • 年度 1996
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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