适应于大型CPU+GPU异构系统的多层区域分裂预条件子算法

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    91130023
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    70.0万
  • 负责人：
    杨超
  • 依托单位：
    中国科学院软件研究所
  • 学科分类：
    A0501.算法基础理论与构造方法
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

以CPU+GPU为代表的大型异构系统目前已经成为超级计算机发展的一个重要方向，其上高性能数值算法有重要研究价值。应用领域中许多问题可以归结为偏微分方程的大规模数值求解，其中预条件子扮演了重要的角色。目前在异构系统上，传统的基于单层区域分裂的预条件子算法难以实现较高的可扩展性，而基于稀疏矩阵的算法则无法获得较高的计算性能。因此，在算法的研究中，必须充分并利用大型异构系统本身所具有的异构、混合、分层等特点。本项目旨在结合具体应用领域中的典型问题，研究适应于以CPU+GPU为代表的大型异构系统一类新型多层区域分裂预条件子算法，用于偏微分方程的大规模数值求解之中。该算法与异构系统的体系结构紧密结合，具有多层嵌套的特点。通过本项目的研究，力争在以天河1A、星云等为代表的国产千万亿次异构系统上实现对CPU和GPU的有效利用，达到数万、甚至数十万核的高可扩展性，做出有显示度的工作。

结项摘要

传统区域分裂算法以单一层次区域划分为主要依据，并且出于理论分析和实际应用的需要，假定每个子区域均为凸的、单联通区域，从而实现负载均衡和通信极小。然而，对于以CPU+GPU、CPU+MIC等为代表的异构系统而言，单一层次的区域分裂既不能充分发挥异构计算单元各自不同的计算能力，也不能有效减少子区域之间的数据移动开销。在本项目执行期间，我们主要从两个角度开展了多层异构区域分裂算法研究。一是针对不同类型的异构计算系统，提出更为适用、更为灵活的多层区域分裂方案，并在天河1A、天河2等顶级计算系统上进行了十万核、以及百万核以上级的大规模实算。二是以新型超级计算机评测基准HPCG为研究对象，将上述多层区域分裂算法首次应用于隐式问题求解之中，并在天河2上取得整机312万核扩展、总性能世界排名第一的成果。我们相信上述研究成果有助于为本重大计划以及相关研究提供有益参考，并衷心希望有机会延续本项目的研究，将研究成果进一步提炼、升华，更好地为国家服务。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（14）
专利数量（0）
一种提高SpMV向量化性能的新型稀疏矩阵存储格式
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    数值计算与计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘芳芳;杨超
  • 通讯作者：
    杨超
New six-node and seven-node hexagonal finite elements
新的六节点和七节点六角有限元
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    Chao Yang;Jiachang Sun
  • 通讯作者：
    Jiachang Sun
Parallel domain decomposition methods with mixed order discretization for fully implicit solution of tracer transport problems on the cubed-sphere
立方球上示踪剂输运问题完全隐式求解的混合阶离散并行域分解方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Haijiang Yang;Chao Yang;Xiao-Chuan Cai
  • 通讯作者：
    Xiao-Chuan Cai
Mixed order discretization based two-level Schwarz preconditioners for a tracer transport problem on the cubed-sphere
基于混合阶离散化的两级 Schwarz 预处理器解决立方球上示踪剂传输问题
  • DOI：
    10.1016/j.compfluid.2014.05.002
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Computers & Fluids
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Haijian Yang;Chao Yang;Xiao-Chuan Cai
  • 通讯作者：
    Xiao-Chuan Cai
Ultra-Scalable CPU-MIC Acceleration of M
M 的超可扩展 CPU-MIC 加速
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Computers
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Lin Gan;Yutong Lu;Rajiv Ranjan;Lizhe Wang
  • 通讯作者：
    Lizhe Wang

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其他文献

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  • 通讯作者：
    杨超
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  • 通讯作者：
    秦芳诚

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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