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2016年(16)

2015年(4)

我的朋友

分类: 高性能计算

2016-02-06 17:21:12

MIC简介

一:MIC是什么?

(一)MIC是架构名称-Intel Many Integrated CoreIntel集成众核)

(二)众核协处理器(Co-Processor

       --通过PCIECPU通信

       --众核、重核

(三)基于x86架构和x86指令集

 

二:MIC特性

MIC卡:

最高61 cores

主频1.2GHz

244 Threads 但是最多能开240个线程,有4个线程跑OS

最高内存容量16GB,内存带宽352GB/s

单卡双精度峰值性能>1.2TFLOPS

MIC Core的组成

X86架构普通指令单元

512bit向量宽度VPU

内嵌LinuxOS,可配置IP地址

通用的编程模型、语言和工具链

编程模型:MPIOpenMPOpenCl

编程语言:CC++Fortran

编程工具:vtuneMPITrace

编程库:MKL

编译器:icc/icpc/ifort

 

三:为什么要使用MIC

(一)并行计算式未来发展趋势

     通用架构并行

       --同构多核并行(粗粒度)

       --异构众核并行(细粒度)

         CPU+GPU异构协同计算

         CPU+MIC异构协同计算

(二)MIC技术优势

     1.微异构架构:开发和维护一份代码,单节点资源最大化利用(CPUMIC,不需要像GPU一样重新编译)

     2.高性能与低功耗

     3.软件编程高效

        MIC编程模式:

          MIC五种应用模式

             --串行+并行模式

                 并行度不高

                 CPU hosted

           --串行+高并行模式

               Offload(常用)

          --对称模式(Symmetric模式)

               进程并行(MPI

          --高并行+串行模式

                MIC hosted

                CPU co-processed

          --高并行模式(Native模式)

                MIC hosted

     GPU只支持offload模式(串行+高并行模式)

 

4.前期快速移植

1MIC移植:offload模式

--引语方式,类似OpenMP,不需要重写代码

--沿用原有OpenMPMPIOpenCL编程模型

Main()

{ double pi=0.0f;long i;

#pragma offload target (mic)

#pragma omp parallel for reduction(+:pi)

for(i=0;i

{

double t=(double)((i+0.5)/N);pi+=4.0/(1.0+t*t);

}

printf(“pi=%f\n”,pi/N);

}

2GPU移植:offload模式

--采用新的CUDA编程模型,程序需要重写

--需要烤炉线程索引,数据映射等细节

 

5.编程复用性:CPUMIC公用代码

 

6.工具链丰富

 

7.计算规模易扩展

 

 

(四)什么时候使用MIC

  适合MIC的应用

  使用前提:完全拥有源代码(必须):软件自身源码+数学库源码

  应用所具备的特征

--高度并行

  并行度带到百级,最好千级以上

  并行效率较高,线程可扩展性好,能扩展到200以上线程并行

--计算密集型应用,F/B

  计算/PCIE传输比例高,计算能掩盖PCIE输出

  计算时间/访存时间高,没现成内存带宽较低

--SIMD模式,热点算法为向量化计算,向量化程度高

--数据可分块处理,突破MIC容量的瓶颈

--访存可实现连续,L1/L2Cache命中率高(局部性原理)

 

 

MIC VS GPUMICGPU的比较

算法特性

MIC

GPU

细粒度并行密集计算

ok

ok

并发性比较低

满足200个并行线程

线程+指令级并行

需要改变算法,增加并行性

多逻辑分支(if..else

ok

严重影响性能,需要设计并行算法来去除分支

大程序,复杂的结构

ok(用引语就好)

移植和优化周期长

并行外设方案,热分散

ok

no

 

 

 

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