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基于统一内存架构的GPU便携式实空间密度泛函理论实现

GPU-Portable Real-Space Density Functional Theory Implementation on Unified-Memory Architectures

National Institute for Fusion Science, National Institutes of Natural Sciences（国立研究開発法人 自然科学研究機構 核融合科学研究所）；Graduate Institute for Advanced Studies, SOKENDAI（綜合研究大學院大學）

Atsushi M. Ito

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AI总结：

本文提出了一种基于统一内存架构的GPU便携式DFT代码实现，通过轻量级C++层支持多种执行环境，并在不同GPU上实现了显著加速，适用于等离子体-聚变模拟。

摘要：

我们提出了一种便携式GPU的实空间密度泛函理论（DFT）代码"QUMASUN"的实现，并在新的等离子体模拟器上对其进行了基准测试，该模拟器配备了Intel Xeon 6980P CPU和AMD MI300A GPU。此外，还在NVIDIA GH200 GPU上进行了额外测试。特别是MI300A支持统一内存，GH200支持协同内存互连，这简化了GPU移植。一个轻量级的C++ lambda层使CPU、CUDA和HIP执行成为可能，而无需OpenMP/OpenACC预处理指令。对于金刚石（216个原子）和钨（128个原子）系统，MI300A和GH200在256核心Xeon节点上分别实现了2.0-2.8倍和2.3-2.4倍的加速。计算受限内核，包括快速傅里叶变换（FFT）、密集矩阵乘法（GEMM）和特征值求解器，在两个GPU上均显示出显著的加速，表明当前的GPU便携式方法可以为广泛的等离子体-聚变模拟代码带来好处，而不仅仅是DFT。

英文摘要：

We present a GPU-portable implementation of a real-space density functional theory (DFT) code ``QUMASUN'' and benchmark it on the new Plasma Simulator featuring Intel Xeon 6980P CPUs, and AMD MI300A GPUs. Additional tests were performed on an NVIDIA GH200 GPU. In particular MI300A supports unified memory and GH200 supports coherent memory interconnect, simplifying GPU porting. A lightweight C++ lambda-based layer enables CPU, CUDA, and HIP execution without OpenMP/OpenACC preprocessor directives. For diamond (216 atoms) and tungsten (128 atoms) systems, MI300A and GH200 achieve 2.0-2.8 $\times$ and 2.3-2.4 $\times$ speedups over a 256-core Xeon node. The compute-bound kernels, which are fast Fourier transforms (FFT), dense matrix-matrix multiplications (GEMM) and eigenvalue solver, show substantial acceleration on both GPUs, indicating that the present GPU-portable approach can benefit a wide range of plasma-fusion simulation codes beyond DFT.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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