Accelerating Fortran codes: A method for integrating Coarray Fortran with CUDA Fortran and OpenMP
Notice bibliographique
Résumé
Fortran's prominence in scientific computing requires strategies to ensure both that legacy codes are efficient on high-performance computing systems, and that the language remains attractive for the development of new high-performance codes. Coarray Fortran (CAF), part of the Fortran 2008 standard introduced for parallel programming, facilitates distributed memory parallelism with a syntax familiar to Fortran programmers, simplifying the transition from single-processor to multi-processor coding. This research focuses on innovating and refining a parallel programming methodology that fuses the strengths of Intel Coarray Fortran, Nvidia CUDA Fortran, and OpenMP for distributed memory parallelism, high-speed GPU acceleration and shared memory parallelism respectively. We consider the management of pageable and pinned memory, CPU-GPU affinity in NUMA multiprocessors, and robust compiler interfacing with speed optimisation. We demonstrate our method through its application to a parallelised Poisson solver and compare the methodology, implementation, and scaling performance to that of the Message Passing Interface (MPI), finding CAF offers similar speeds with easier implementation. For new codes, this approach offers a faster route to optimised parallel computing. For legacy codes, it eases the transition to parallel computing, allowing their transformation into scalable, high-performance computing applications without the need for extensive re-design or additional syntax. • Intel Coarray Fortran with Nvidia CUDA Fortran and OpenMP allows parallel computing without extensive code redesign. • Coarray Fortran offers comparable performance to the Message Passing Interface (MPI) for distributed memory parallelism. • This hybrid configuration shows near-linear scaling across different hardware setups. • CPU-GPU affinity can be achieved when using this hybrid method and affects performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».