• Title/Summary/Keyword: Xeon Phi

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Benchmarking the Intel Xeon Phi Coprocessor with Intel MKL library (인텔 MKL 라이브러리를 이용한 Xeon Phi Coprocessor 벤치마크)

  • Park, Young-Soo;Park, Koo-Rack;Kim, Jin-Mook
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.07a
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    • pp.1-4
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    • 2014
  • 인텔 Many Integrated Core (MIC) 아키텍쳐는 61개의 코어가 하나의 칩에 결합되어 있다. Xeon Phi 로 명명된 인텔 MIC는 인텔 E5 Xeon CPU 보다 2배의 single precision GFLOPs 성능을 제공한다. 인텔 MIC 는 수치연산에 최적화 되어 있는 아키텍쳐이다. 우리는 Xeon Phi 7120P를 가지고 벤치마킹을 하였고 클락스피드 1.238GHz, 61Core 이고 한 개의 코어당 4쓰레드를 사용하며 이론상 최고 성능은 Peak Double Precision(GFLOP)는 약 2-TFlops 이다. 이에 우리는 인텔 X86 아키텍쳐에서 openMP 와 인텔 MKL(Math kernel library) 라이브러리를 이용한 병렬프로그램을 작성하여 쓰레드 수를 증가 시키면서 인텔 Xeon Phi 와 E5 Xeon CPU에서 single precision 성능을 벤치마킹 하여, Xeon Phi 와 Xeon E5 의 이론적인 성능을 비교해 보고자 한다. 또한 openMP와 인텔 MKL라이브러리를 사용한 병렬환경에서 CPU의 성능 지표인 클락스피드와 코어수 외에 Vector unit size 의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다.

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Memory-Efficient High Performance Parallelization of Aho-Corasick Algorithm on Intel Xeon Phi (Intel Xeon Phi 에서의 Aho-Corasick 알고리즘을 위한 메모리 친화적인 고성능 병렬화)

  • Tran, Nhat-Phuong;Jeong, Yosang;Lee, Myungho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.87-89
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    • 2014
  • Aho-Corasick (AC) algorithm is a multiple patterns string matching algorithm commonly used in many applications with real-time performance requirements. In this paper, we parallelize the AC algorithm on the Intel's Many Integrated Core (MIC) Architecture, Xeon Phi Coprocessor. We propose a new technique to compress the Deterministic Finite Automaton structure which represents the set of pattern strings again which the input data is inspected for possible matches. The new technique reduces the cache misses and leads to significantly improved performance on Xeon Phi.

Comparison of Parallel Computation Performances for 3D Wave Propagation Modeling using a Xeon Phi x200 Processor (제온 파이 x200 프로세서를 이용한 3차원 음향 파동 전파 모델링 병렬 연산 성능 비교)

  • Lee, Jongwoo;Ha, Wansoo
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.21 no.4
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    • pp.213-219
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    • 2018
  • In this study, we simulated 3D wave propagation modeling using a Xeon Phi x200 processor and compared the parallel computation performance with that using a Xeon CPU. Unlike the 1st generation Xeon Phi coprocessor codenamed Knights Corner, the 2nd generation x200 Xeon Phi processor requires no additional communication between the internal memory and the main memory since it can run an operating system directly. The Xeon Phi x200 processor can run large-scale computation independently, with the large main memory and the high-bandwidth memory. For comparison of parallel computation, we performed the modeling using the MPI (Message Passing Interface) and OpenMP (Open Multi-Processing) libraries. Numerical examples using the SEG/EAGE salt model demonstrated that we can achieve 2.69 to 3.24 times faster modeling performance using the Xeon Phi with a large number of computational cores and high-bandwidth memory compared to that using the 12-core CPU.

A Study of Distribute Computing Performance Using a Convergence of Xeon-Phi Processor and Quantum ESPRESSO (퀀텀 에스프레소와 제온 파이 프로세서의 융합을 이용한 분산컴퓨팅 성능에 대한 연구)

  • Park, Young-Soo;Park, Koo-Rack;Kim, Dong-Hyun
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.7 no.5
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    • pp.15-21
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    • 2016
  • Recently the degree of integration of processor and developed rapidly. However, clock speed is not increased, a situation that increases the number of cores in the processor. In this paper, we analyze the performance of a typical Intel Xeon Phi of many core process used for the current operation accelerate. Utilizing the Quantum ESPRESSO, which was calculated using the FFTW library. By varying the number of ranks in MPI when running the benchmarks the performance Xeon Phi. The result shows a good performance in the handling of four job on one physical core. However, four or more to expand the number of MPI Rank is degraded. Through this convergence it was found to improve the performance of Quantum ESPRESSO. It is possible to check the hardware characteristics of the Xeon Phi.

Parallelizing 3D Frequency-domain Acoustic Wave Propagation Modeling using a Xeon Phi Coprocessor (제온 파이 보조 프로세서를 이용한 3차원 주파수 영역 음향파 파동 전파 모델링 병렬화)

  • Ryu, Donghyun;Jo, Sang Hoon;Ha, Wansoo
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.20 no.3
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    • pp.129-136
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    • 2017
  • 3D seismic data processing methods such as full waveform inversion or reverse-time migration require 3D wave propagation modeling and heavy calculations. We compared efficiency and accuracy of a Xeon Phi coprocessor to those of a high-end server CPU using 3D frequency-domain wave propagation modeling. We adopted the OpenMP parallel programming to the time-domain finite difference algorithm by considering the characteristics of the Xeon Phi coprocessors. We applied the Fourier transform using a running-integration to obtain the frequency-domain wavefield. A numerical test on frequency-domain wavefield modeling was performed using the 3D SEG/EAGE salt velocity model. Consequently, we could obtain an accurate frequency-domain wavefield and attain a 1.44x speedup using the Xeon Phi coprocessor compared to the CPU.

Distributed Stream Processing System with apache Hadoop for PTAM on Xeon Phi Cluster (PTAM을 위한 제온파이 기반 하둡 분산 스트림 프로세싱 시스템)

  • Seo, Jae Min;Cho, Kyu Nam;Kim, Do Hyung;Jeong, Chang-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.184-186
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    • 2015
  • 본 논문에서는 PTAM을 위한 새로운 분산 스트림 프로세싱 시스템을 제안한다. PTAM은 하나의 시스템에서 동작하도록 설계되었다. 이는 PTAM이 가지고 있는 한계점을 말해주는 부분인데, PTAM은 Bundle Adjustment의 계산 부하가 커지는 경우에 map을 구축하는데 있어 많은 시간과 리소스가 필요하다. 이에 하둡을 통해 계산 부하를 분산하고, PE(Processing Element)를 Xeon phi 시스템을 통해 동작되는 시스템을 제안한다.

A Study on Running Large-Scale Deep Learning on Nurion System (누리온 시스템 상에서 거대 규모 딥러닝 수행 연구)

  • Myung, Hunjoo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.115-117
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    • 2019
  • 누리온 시스템은 Intel Xeon Phi 아키텍쳐를 기반한 8305개의 노드로 구성되었고, 이론 성능 25.7페타플롭스를 갖춘 시스템으로 2018년도에 도입되었다. 누리온 시스템은 그동안 KISTI가 지속적으로 수행해 온 국내 계산과학자를 지원하는 한편, 빅데이터를 기반으로 하는 거대 규모의 딥러닝 등의 새로운 AI 분야에서도 슈퍼컴퓨팅을 활용할 수 있도록 전략적으로 지원하고 있다. 본 논문에서는 이러한 거대 규모 딥러닝을 수행하는데 있어 발생하는 주요 이슈들과 이러한 이슈들을 누리온 시스템에서는 어떻게 해결하고 있는지에 대해 소개한다.

Using the On-Package Memory of Manycore Processor for Improving Performance of MPI Intra-Node Communication (MPI 노드 내 통신 성능 향상을 위한 매니코어 프로세서의 온-패키지 메모리 활용)

  • Cho, Joong-Yeon;Jin, Hyun-Wook;Nam, Dukyun
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.2
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    • pp.124-131
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    • 2017
  • The emerging next-generation manycore processors for high-performance computing are equipped with a high-bandwidth on-package memory along with the traditional host memory. The Multi-Channel DRAM (MCDRAM), for example, is the on-package memory of the Intel Xeon Phi Knights Landing (KNL) processor, and theoretically provides a four-times-higher bandwidth than the conventional DDR4 memory. In this paper, we suggest a mechanism to exploit MCDRAM for improving the performance of MPI intra-node communication. The experiment results show that the MPI intra-node communication performance can be improved by up to 272 % compared with the case where the DDR4 is utilized. Moreover, we analyze not only the performance impact of different MCDRAM-utilization mechanisms, but also that of core affinity for processes.

Parallelization of Poisson equation solver on Intel Xeon Phi environment (인텔 제온 파이를 활용한 푸아송 방정식 풀이의 병렬화)

  • Cho, Kyu Nam;Seo, Jae Min;Kim, Do-Hyeong;Ryu, Hoon;Jeong, Chang-sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.178-180
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    • 2015
  • 코프로세서(Co-processor)를 사용한 병렬 처리 시스템은 멀티코어 프로그래밍과 함께 과학기술계산 분야 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 CPU 기반의 코프로세서인 인텔 제온 파이 환경에서의 푸아송 방정식 해법을 병렬화 하였다. 본 연구를 통해서 인텔 제온 파이 활용 가능성을 확인 하고, 일반적인 병렬화 기법이 인텔 제온 파이 환경에서도 적합한지를 확인하였다.