基于神威众核处理器的排列熵算法并行加速方法

随着嵌入维数的增大，排列熵（permutation entropy，PE）算法的运算规模将会成倍增加，对计算的时效性提出了更高的要求。针对国际上首台计算性能超过100P的神威·太湖之光异构众核超级计算机，提出一种针对排列熵算法移植和并行化方法，核组之间基于MPI对相空间矩阵进行数据划分，核组内部基于OpenACC实现划分区域内部并行；然后针对SW26010众核处理器结构特征，调整减少主从核通信次数和消除原子操作，将排列熵算法成功移植并加速；最后通过大坝振荡数据进行测试。测试结果表明，该方法能够很好地发挥SW26010众核处理器加速优势，单核组性能较主核版本最高可获得7.18倍加速，同时在神威·太湖之光大规模集群上进行强可扩展性分析，128核组时最高实现了85.6倍的性能提升。