Passage à l'échelle mémoire et impact des allocations dynamiques dans l'application GYSELA

Fabien Rozar
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Abstract

RESUME. Les simulations gyrocinetiques necessitent d'importants moyens de calcul. Jusqu'a present, le code semi-Lagrangien GYSELA realise des simulations sur quelques dizaines de milliers de coeurs de calcul (65k coeurs). Mais pour comprendre plus finement la nature de la turbulence des plasmas, nous devons raffiner la resolution de nos maillages, ce qui fera de GYSELA un candidat serieux pour exploiter la puissance des futures machines de type Exas-cale. Le fait d'avoir moins de memoire par coeur est une des difficultes majeures des machines envisagees pour l'Exascale. Cet article porte sur la reduction du pic memoire. Il presente aussi une approche pour comprendre le comportement memoire d'une application utilisant de tres grands maillages. Ceci nous permet d'extrapoler des maintenant le comportement de GYSELA sur des configurations de type Exascale. ABSTRACT. Gyrokinetic simulations lead to huge computational needs. Up to now, the Semi-Lagrangian code GYSELA performs large simulations using up to 65k cores. To understand more accurately the nature of plasma turbulence, finer resolutions are necessary which make GYSELA a good candidate to exploit the computational power of future Extreme scale machines. Among the Exascale challenges, the less memory per core is one of the most critical issues. This paper deals with memory management in order to reduce the memory peak and presents a general method to understand the memory behavior of an application when dealing with very large meshes. This enables us to extrapolate the behavior of GYSELA for expected capabilities of Extreme scale machines. MOTS-CLES : Exascale, Passage a l'echelle memoire, Reduction de l'empreinte memoire, Allocation dynamique, Physique des plasmas.
扩展内存和动态分配对GYSELA应用程序的影响
摘要。陀螺动力学模拟需要大量的计算资源。到目前为止,GYSELA半拉格朗日代码在数万个计算核(65k核)上进行了模拟。但为了更好地理解等离子体湍流的本质,我们必须改进网格的分辨率,这将使GYSELA成为利用未来Exas-cale机器力量的有力候选人。内存的减少是考虑百亿亿次级的机器的主要困难之一。这篇文章是关于记忆峰值的减少。它还提出了一种使用非常大的网格来理解应用程序内存行为的方法。这允许我们推断GYSELA在百亿亿级配置上的行为。文摘。陀螺动力模拟导致巨大的计算需求。到目前为止,半拉格朗日代码GYSELA使用多达65k颜色执行广泛的模拟。知道more姓名,湍流等离子体的性质》,which are范恩船夫faut To make a good GYSELA候选人壮举the power of future Extreme规模计算的机器。在百亿亿级的挑战中,每个核心内存的减少是最关键的问题之一。秋季with This paper memory management in order to reduce the memory peak and presents a general知道试验方法》(the memory behavior of an when with meshes很广泛的应用。This enables us to the behavior of GYSELA extrapolate for期望of Extreme规模机器能力。关键词:百亿亿次级,转移到内存规模,内存足迹减少,动态分配,等离子体物理。
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