异构众核架构中有限差分算法的优化方法

摘要

本发明属于高性能计算技术领域，具体的涉及一种异构众核架构中有限差分算法的优化方法，在基于众核加速器(MIC)与多核通用处理器(CPU)相结合的混合异构高性能计算机系统中，对有限差分算法使用三步递进优化法进行优化：主要包括基本优化法、并行优化法和异构协同优化法。本发明的有益效果是：应用三步递进优化法解决有限差分算法从多核系统到异构众核系统时由跨越式访存、可并行执行绪不足带来的计算性能低、并行效果差的问题，是一种具有高效性、可扩展性的优化方法，通过分支消除、循环展开、不变量外提等基本优化法削减计算强度并为向量化扫除障碍；通过分析数据依赖，循环分块，使用向量指令集改写核心算法等并行优化法，充分利用众核处理器多线程、长向量的机制。