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在大规模多元众核系统上进行的针对体绘制的混合并行 (Hybrid Parallelism for Volume Rendering on Large-, Multi-, and Many-Core Systems)

随着芯片上计算核数量的增长,许多HPC协会的人开始担心至今在单核的大规模并行系统上运行良好的并行编程语言,模型和执行框架会面临越来越小的收益。于是这篇文章探索了一种叫做光线投射体绘制的常用可视化算法在不同的并行编程模型上操作并且在六核CPU组成的大规模超级计算机和多核GPU集群上运行的性能和可扩展性。本文比较了一种传统的单纯基于消息传递的分布式内存操作和一种混合操作,这种混合操作混合了芯片之间的消息传递和CPU或GPU内部的共享内存并行。我们希望验证的是在混合内存操作中,在芯片内部使用共享内存并行可以增强性能和可扩展性。

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