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Original title:
Template-based code generation for a customizable high-performance hyperbolic PDE engine
Translated title:
Template-basierte Code-Generierung für eine anpassbare High Performance Engine für hyperbolische partielle Differentialgleichungen
Author:
Gallard, Jean-Matthieu
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Bader, Michael Georg (Prof. Dr.)
Referee:
Bader, Michael Georg (Prof. Dr.); Weinzierl, Tobias (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik
Keywords:
ExaHyPE, Code generation, High-order discontinuous Galerkin, Hyperbolic PDE systems, Model-View-Controller, Jinja2, Optimization, Vectorization, Array-of-Struct-of-Array
Translated keywords:
ExaHyPE, Code-Generierung, High-order discontinuous Galerkin, hyperbolische PDE, Model-View-Controller, Jinja2, Optimierung, Vektorisierung, Array-of-Struct-of-Array
TUM classification:
MAT 650; DAT 532
Abstract:
We discuss the use of code generation in the ADER-DG solver ExaHyPE to streamline application development and optimize its performance-critical kernels. The code generation relies on the Jinja2 template engine, with custom template macros isolating low-level optimizations from the algorithms described in the templates. We optimize for Intel Skylake CPUs using Loop-over-GEMM, memory footprint reduction and hybrid data layouts, with benchmarks reaching 30% of peak performance on SuperMUC-NG.
Translated abstract:
Wir zeigen wie Code-Generierung im ADER-DG-Solver ExaHyPE die Anwendungsentwicklung und Optimierung der leistungsrelevanten Kernel unterstützt. Die Code-Generierung nutzt die Jinja2 Template-Engine, wobei spezielle Makros Low-Level-Optimierungen von den in Templates beschriebenen Algorithmen isolieren. Wir optimieren für Intel Skylake Prozessoren mit Loop-over-GEMM, Reduzierung des Speicherbedarfs und hybriden Datenlayouts, wobei Benchmarks 30% der Spitzenleistung auf SuperMUC-NG erreichen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1616991
Date of submission:
22.07.2021
Oral examination:
22.10.2021
File size:
6694204 bytes
Pages:
193
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211022-1616991-1-5
Last change:
21.12.2021
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