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榜单发布 | PAC2019优化组16强晋级

浏览次数:1578 发布时间:2019-07-08 12:07:00

7月7日,PAC2019全国并行应用挑战赛初赛(优化组)评审会在北京举办,出席本次评审会的专家评委有PAC竞赛优化组评审委员会主席,清华大学陈文光教授、优化组评审委员会委员,北京大学陈一峯教授、中国科学院计算技术研究所冯晓兵研究员、北京应用物理与计算数学研究所罗红兵研究员、华中科技大学石宣化教授、英特尔(中国)有限公司王哲先生、北京并行科技超算云服务高级总监乔楠先生、北京并行科技技术总监赵鸿冰先生。

大赛自1月份报名以来,得到全国各大高校及科研单位的积极响应和热烈支持,3月底,PAC2019走进高校,为学生们进行为期2个月的赛前培训,10余名行业专家教师对学生进行指导,旨在培养学生的并行计算思想,并行计算系统能力,寻找最佳应用,培养高性能计算人才。截止6月底,共有来自全国121所单位的300多支队伍报名参赛。

评审现场,专家们认真观看参赛队伍提交的PPT作品,并对作品进行点评,对于作品中的优化亮点,专家们走上讲台展开激烈讨论,专家们普遍表示,今年优化组作品质量超过去年,并行优化水平较高。

 

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本次PAC优化组比赛采用intel平台,优化代码评分按照程序运行时间排名,以上机成绩(90%)、技术报告PPT成绩(10%),综合评选出16支队伍晋级决赛,晋级名单如下。(按照报名编号排名,呈现顺序并非实际成绩)

 

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优化组专家点评:

本赛题除了考核参赛队伍的并行化技术能力外,还对参赛队员们的数据结构转换能力、循环合并能力以及访存优化能力提出了要求。

原始算法使用的数据结构为仿Fortran语言的C++模板类,配合众多的函数重载,以实现类Fortran语言的数据访问、向量计算等方式。但是该实现方式是串行进行的,且存在较大的访存压力,是程序的主要优化点,也是为后续高效并行化前的首要优化点。大多数参赛队伍都对该问题进行了分析,且用各自的方式实现了数据结构的转换,均得到了较大的性能提升。

另外,算法本身具备并行条件,在完成数据结构转换后,选手们用不同的方式对算法进行多线程并行化,包括Intel TBB多线程库、Cilk Plus以及OpenMP等,在该环节同样取得可观的性能提升。

访存优化和循环合并核心是利用访存局部性原理提高算法的缓存命中率,避免一组数据在内存中反复寻址、读取,以高效利用内存带宽提高程序性能。由于涉及到CPU和内存底层技术的知识积累,因此各参赛队技术思路差异最大的地方也在于此,很大程度上决定了各队的成绩优劣。

 

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感谢专家们对参赛作品的认真评选,也祝贺以上队伍成功进入决赛!我们后续将发布优化组决赛题目,请进入决赛的队伍再接再厉,继续加油!决赛相关问题,请联系PAC竞赛组委会官方邮箱:pac@paratera.com

 

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