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  Implementing a GPU-portable field line tracing application with OpenMP Offload

Jiménez, D., Herrera-Mora, J., Rampp, M., Laure, E., & Meneses, E. (2022). Implementing a GPU-portable field line tracing application with OpenMP Offload. In P. Navaux, C. J. Barrios H., C. Osthoff, & G. Guerrero (Eds.), High Performance Computing: 9th Latin American Conference, CARLA 2022, Porto Alegre, Brazil, September 26–30, 2022, Revised Selected Papers (pp. 31-46). Midtown Manhattan, New York City: Springer Cham. doi:10.1007/978-3-031-23821-5_3.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-1E1D-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-2052-3
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

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:
Implementing a GPU-Portable Field Line Tracing Application with OpenMP Offload.pdf (beliebiger Volltext), 532KB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
Implementing a GPU-Portable Field Line Tracing Application with OpenMP Offload.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Jiménez, Diego, Autor
Herrera-Mora, Javier, Autor
Rampp, Markus1, Autor           
Laure, Erwin1, Autor           
Meneses, Esteban, Autor
Affiliations:
1Max Planck Computing and Data Facility, Max Planck Society, ou_2364734              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Accelerated computing is becoming more diverse as new vendors and architectures come into play. Although platform-specific programming models promise ease of development and better control over performance, they still restrict the portability of scientific applications. As the OpenMP offloading specification becomes adopted by more compilers, this programming model stands out as a vendor-neutral portable approach to heterogeneous programming. In this study, we port a plasma physics oriented field line tracing code from a CPU-based MPI+OpenMP approach to a GPU accelerated version, using OpenMP’s offloading capabilities. We analyze GPU performance across different vendors with respect to the original CPU version and test both prescriptive and descriptive approaches to accelerator programming. A maximum 6× acceleration over the CPU implementation was achieved using OpenMP’s high-level offloading directives. In addition, we demonstrate portability across three different vendor GPUs with no code modifications.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022-12-21
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-031-23821-5_3
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 9th Latin American Conference, CARLA 2022
Veranstaltungsort: Bento Gonçalves, Brazil
Start-/Enddatum: 2022-09-26 - 2022-09-30

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: High Performance Computing: 9th Latin American Conference, CARLA 2022, Porto Alegre, Brazil, September 26–30, 2022, Revised Selected Papers
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Navaux, Philippe , Herausgeber
Barrios H., Carlos J. , Herausgeber
Osthoff, Carla , Herausgeber
Guerrero, Ginés , Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Midtown Manhattan, New York City : Springer Cham
Seiten: XII, 233 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 31 - 46 Identifikator: ISSN: 1865-0929
ISSN: 1865-0937
ISBN: 978-3-031-23821-5

Quelle 2

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Titel: Communications in Computer and Information Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Midtown Manhattan, New York City : Springer Cham
Seiten: - Band / Heft: 1660 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1865-0937
ISSN: 1865-0929