中科院計算技術研究所副研究員 譚光明

　　嘉賓介紹：譚光明，中國科學院計算技術研究所副研究員、博士生導師。

　　主要研究方向為並行算法、編程與體系結構，負責計算機體系結構國家重點實驗室和曙光團隊的並行算法小組的研究工作。作為科研骨幹參加了863項目曙光4000/5000/6000（星雲）系統的研製；承擔並參與了多項國家自然科學基金項目和973項目；2006年8月至2007年8月訪問University of Delaware,參與了IBM Cyclops-64眾核體系結構的研究。在高性能計算方面發表了論文三十餘篇，包括超級計算領域的國際會議和期刊如SC、ICS、SPAA、PPoPP、TPDS和JPDC等。曾擔任多個國際會議的程序委員會委員（ICS 2010、ICPP 2012、HiPC 2011-12等），並擔任了多個期刊的審稿人（TPDS、JPDC、PC、IJHPCA等）。2007年獲得中國科學院院長優秀獎，2008年獲得中國計算機學會優秀博士論文獎，2010年獲得中科院盧嘉錫青年人才獎，2011年入選中科院青年創新促進會。

　　演講主題：面向GPU的快速稠密矩陣乘算法設計和實現

　　主題概述：雙精度稠密矩陣乘（DGEMM）是科學與工程計算應用中重要的性能關鍵的核心算法，本工作介紹一種基於現有的GPU體系結構如NVIDIA Fermi和AMD Cypress的高度優化的DGEMM設計和實現。針對兩種GPU存在的共同的存儲牆問題，開發了算法性能模型確定最優分塊因子的以緩解其內存帶寬瓶頸。進一步考慮到兩種GPU上不同的來自體系結構方面的性能瓶頸，提出了新的半自動自動調度算法和細粒度軟體流水算法，並分別在NVIDIA Fermi和AMD Cypress的GPU平臺上實現了優化的DGEMM程序。在NVIDIA Fermi平臺上，優化DGEMM的浮點峰值從原來的302GFLOPS（效率58%）提升到362GFLOPS（效率70%），超過比CUBLAS4.0版本20%;在AMD Cypress平臺上，浮點峰值從優化前的438GFLOPS（47%）提升到758GFLOPS（82%）。二者都是目前為止公開報導的在上述兩種GPU體系結構上性能最高的DGEMM實現，在NVIDIA Fermi上優化實現的DGEMM已經被集成到評測CPU-GPU超級計算機的基準測試程序HPL GPU版本中。