uu.seUppsala universitets publikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Finite Element Computations on Multicore and Graphics Processors
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för beräkningsvetenskap. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Tillämpad beräkningsvetenskap.
2017 (Engelska)Doktorsavhandling, sammanläggning (Övrigt vetenskapligt)
Abstract [en]

In this thesis, techniques for efficient utilization of modern computer hardwarefor numerical simulation are considered. In particular, we study techniques for improving the performance of computations using the finite element method.

One of the main difficulties in finite-element computations is how to perform the assembly of the system matrix efficiently in parallel, due to its complicated memory access pattern. The challenge lies in the fact that many entries of the matrix are being updated concurrently by several parallel threads. We consider transactional memory, an exotic hardware feature for concurrent update of shared variables, and conduct benchmarks on a prototype multicore processor supporting it. Our experiments show that transactions can both simplify programming and provide good performance for concurrent updates of floating point data.

Secondly, we study a matrix-free approach to finite-element computation which avoids the matrix assembly. In addition to removing the need to store the system matrix, matrix-free methods are attractive due to their low memory footprint and therefore better match the architecture of modern processors where memory bandwidth is scarce and compute power is abundant. Motivated by this, we consider matrix-free implementations of high-order finite-element methods for execution on graphics processors, which have seen a revolutionary increase in usage for numerical computations during recent years due to their more efficient architecture. In the implementation, we exploit sum-factorization techniques for efficient evaluation of matrix-vector products, mesh coloring and atomic updates for concurrent updates, and a geometric multigrid algorithm for efficient preconditioning of iterative solvers. Our performance studies show that on the GPU, a matrix-free approach is the method of choice for elements of order two and higher, yielding both a significantly faster execution, and allowing for solution of considerably larger problems. Compared to corresponding CPU implementations executed on comparable multicore processors, the GPU implementation is about twice as fast, suggesting that graphics processors are about twice as power efficient as multicores for computations of this kind.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Uppsala: Acta Universitatis Upsaliensis, 2017. , s. 64
Serie
Digital Comprehensive Summaries of Uppsala Dissertations from the Faculty of Science and Technology, ISSN 1651-6214 ; 1512
Nyckelord [en]
Finite Element Methods, GPU, Matrix-Free, Multigrid, Transactional Memory
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Beräkningsmatematik
Forskningsämne
Beräkningsvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-320147ISBN: 978-91-554-9907-5 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:uu-320147DiVA, id: diva2:1088894
Disputation
2017-06-09, ITC 2446, Lägerhyddsvägen 2, Uppsala, 10:15 (Engelska)
Opponent
Handledare
Projekt
UPMARCTillgänglig från: 2017-05-16 Skapad: 2017-04-17 Senast uppdaterad: 2019-02-25
Delarbeten
1. Using hardware transactional memory for high-performance computing
Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>Using hardware transactional memory for high-performance computing
Visa övriga...
2011 (Engelska)Ingår i: Proc. 25th International Symposium on Parallel and Distributed Processing Workshops and PhD Forum, Piscataway, NJ: IEEE , 2011, s. 1660-1667Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Piscataway, NJ: IEEE, 2011
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
urn:nbn:se:uu:diva-158551 (URN)10.1109/IPDPS.2011.322 (DOI)978-1-61284-425-1 (ISBN)
Konferens
IPDPS Workshop on Multi-Threaded Architectures and Applications
Projekt
eSSENCEUPMARC
Tillgänglig från: 2011-09-01 Skapad: 2011-09-10 Senast uppdaterad: 2018-01-12Bibliografiskt granskad
2. Matrix-free finite-element operator application on graphics processing units
Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>Matrix-free finite-element operator application on graphics processing units
2014 (Engelska)Ingår i: Euro-Par 2014: Parallel Processing Workshops, Part II, Springer, 2014, s. 450-461Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Springer, 2014
Serie
Lecture Notes in Computer Science ; 8806
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Beräkningsmatematik
Identifikatorer
urn:nbn:se:uu:diva-238380 (URN)10.1007/978-3-319-14313-2_38 (DOI)000354785000038 ()978-3-319-14312-5 (ISBN)
Konferens
7th Workshop on Unconventional High-Performance Computing
Projekt
UPMARCeSSENCE
Tillgänglig från: 2014-12-11 Skapad: 2014-12-11 Senast uppdaterad: 2018-01-11Bibliografiskt granskad
3. Matrix-free finite-element computations on graphics processors with adaptively refined unstructured meshes
Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>Matrix-free finite-element computations on graphics processors with adaptively refined unstructured meshes
2017 (Engelska)Ingår i: Proc. 25th High Performance Computing Symposium, San Diego, CA: The Society for Modeling and Simulation International, 2017, s. 1-12Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
San Diego, CA: The Society for Modeling and Simulation International, 2017
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Beräkningsmatematik
Identifikatorer
urn:nbn:se:uu:diva-320146 (URN)978-1-5108-3822-2 (ISBN)
Konferens
HPC 2017, April 23–26, Virginia Beach, VA
Projekt
UPMARC
Tillgänglig från: 2017-04-23 Skapad: 2017-04-16 Senast uppdaterad: 2018-01-13Bibliografiskt granskad
4. Multigrid for matrix-free finite element computations on graphics processors
Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>Multigrid for matrix-free finite element computations on graphics processors
2017 (Engelska)Rapport (Övrigt vetenskapligt)
Serie
Technical report / Department of Information Technology, Uppsala University, ISSN 1404-3203 ; 2017-006
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Beräkningsmatematik
Identifikatorer
urn:nbn:se:uu:diva-320073 (URN)
Projekt
UPMARCeSSENCE
Tillgänglig från: 2017-04-20 Skapad: 2017-04-13 Senast uppdaterad: 2018-01-13Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1002 kB)219 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1002 kBChecksumma SHA-512
3966b6481c78ea0a6147a18c160b2f1051f0c3b481e26c2c7e482bece68b393e040970ae29f77ad3fafaf92c61a046f833ed9aa73727e0a848299c75ff789302
Typ fulltextMimetyp application/pdf
Köp publikationen >>

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ljungkvist, Karl
Av organisationen
Avdelningen för beräkningsvetenskapTillämpad beräkningsvetenskap
Datavetenskap (datalogi)Beräkningsmatematik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 219 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

isbn
urn-nbn
Totalt: 1100 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf