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- Originaltitel:
- Template-based code generation for a customizable high-performance hyperbolic PDE engine
- Übersetzter Titel:
- Template-basierte Code-Generierung für eine anpassbare High Performance Engine für hyperbolische partielle Differentialgleichungen
- Autor:
- Gallard, Jean-Matthieu
- Jahr:
- 2021
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Informatik
- Betreuer:
- Bader, Michael Georg (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Bader, Michael Georg (Prof. Dr.); Weinzierl, Tobias (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik
- Stichworte:
- ExaHyPE, Code generation, High-order discontinuous Galerkin, Hyperbolic PDE systems, Model-View-Controller, Jinja2, Optimization, Vectorization, Array-of-Struct-of-Array
- Übersetzte Stichworte:
- ExaHyPE, Code-Generierung, High-order discontinuous Galerkin, hyperbolische PDE, Model-View-Controller, Jinja2, Optimierung, Vektorisierung, Array-of-Struct-of-Array
- TU-Systematik:
- MAT 650; DAT 532
- Kurzfassung:
- 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.
- Übersetzte Kurzfassung:
- 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
- Eingereicht am:
- 22.07.2021
- Mündliche Prüfung:
- 22.10.2021
- Dateigröße:
- 6694204 bytes
- Seiten:
- 193
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211022-1616991-1-5
- Letzte Änderung:
- 21.12.2021
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Science
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyPrüfungsarbeitenDissertationen