
В 2011 г. для новых гетерогенных и гибридных суперкомпьютерных систем в Институте прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН была предложена модель DVMH (DVM for Heterogeneous systems), разработаны языки программирования высокого уровня, представляющие собой стандартные языки Фортран и Си, расширенные директивами отображения программы на параллельную машину, оформленными в виде специальных комментариев (или прагм). В статье описываются проблемы и методы отображения циклов с зависимостями на графические процессоры, демонстрируется эффективность разработанных на языке Fortran DVMH параллельных программ с регулярными зависимостями по данным. In the 2011 year DVMH programming model for new heterogeneous and hybrid supercomputer systems (or DVM for Heterogeneous systems) was introduced in the Keldysh Institute for Applied Mathematics of RAS. The developed high-level programming languages were based on standard Fortran and C programming languages, but extended with the directives for mapping the program onto a parallel computer. The directives are represented as special comments (or pragmas). The paper describes problems and methods for mapping loops, which have dependencies to the GPU. Efficiency of the developed Fortran DVMH parallel programs with regular dependencies is demonstrated. Бахтин Владимир Александрович, кандидат физико-математических наук, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), bakhtin@keldysh.ru. Колганов Александр Сергеевич, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), alex-w900i@yandex.ru. Крюков Виктор Алексеевич, доктор физико-математических наук, профессор, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), krukov@keldysh.ru. Поддерюгина Наталия Викторовна, кандидат физико-математических наук, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), konov@keldysh.ru. Притула Михаил Николаевич, Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва, Российская Федерация), pritmick@yandex.ru. V.A. Bakhtin, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation), A.S. Kolganov, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation), V.A. Krukov, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation), N.V. Podderyugina, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation), M.N. Pritula, Keldysh Institute of Applied Mathematics Russian Academy of Sciences (Moscow, Russian Federation)
ГРНТИ 50.05, Fortran DVMH, гибридные системы с ускорителями, DVM for Heterogeneous systems, GPU, CUDA, УДК 004.432, графические процессоры, hybrid computational systems with accelerators
ГРНТИ 50.05, Fortran DVMH, гибридные системы с ускорителями, DVM for Heterogeneous systems, GPU, CUDA, УДК 004.432, графические процессоры, hybrid computational systems with accelerators
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
