ArcFVDSL, a DSEL Combined to HARTS, a Runtime System Layer to Implement Efficient Numerical Methods to Solve Diffusive Problems on New Heterogeneous Hardware Architecture

ArcFVDSL, un DSEL combiné à HARTS, un support d’exécution pour développer des méthodes numériques efficaces pour résoudre des problèmes diffusifs sur architectures hétérogènes

IFP Energies nouvelles, 1-4 avenue de Bois-Préau, 92852 Rueil-Malmaison Cedex – France
e-mail: jean-marc.gratien@ifpen.fr

^* Corresponding author

Received: 14 December 2015
Accepted: 14 February 2017

Abstract

Nowadays, some frameworks like Arcane and Dune offer a number of advanced tools to deal with the complexity related to parallelism, meshes and linear solvers. However, they do not handle the high level complexity related to discretization methods and physical models. Generative programming and Domain Specific Languages (DSL) are key technologies allowing to write code with a high level expressive language and take advantage of the efficiency of generated code with low level services. DSL may be embedded in host languages like Python or C++. Such languages, named in that case Domain Specific Embedded Languages (DSEL), are applied for instance in frameworks like Fenics or Feel++ which are dedicated to the domain of Finite Element (FE) methods and Galerkin methods. ArcFVDSL is a DSEL developed on top of the Arcane framework, aiming to implement various lowest order methods (Finite-Volume (FV), Mimetic Finite Difference (MFD), Mixed Hybrid Finite Volume (MHFV), etc.) for diffusive problems on general meshes. In this paper, we present various implementations of different complex academic problems. We focus on the capability of the language to allow the description and the resolution of these problems with several lowest-order methods. We illustrate the benefits of such technology combined to runtime system tools like Heterogeneous Abstract RunTime System (HARTS) and its ability to handle seamlessly new heterogeneous architectures with multi-core processors enhanced by General Purpose computing on Graphics Processing Units (GP-GPU). We present the performance results of each implementation on different kinds of heterogeneous hardware architecture.

Résumé

Les simulateurs industriels doivent intégrer à la fois des modèles physiques complets et des méthodes de discrétisation évoluées, tout en préservant de bonnes performances sur les diverses architectures matérielles. Leur mise au point nécessite donc de gérer de manière efficace (i) la complexité des modèles physiques sous-jacents, souvent exprimés sous la forme de systèmes d’Équations aux Dérivées Partielles (EDP) ; (ii) la complexité des méthodes numériques utilisées, qui continuent à évoluer avec l’émergence de nouveaux besoins ; (iii) la complexité des services numériques de bas niveau (gestion du parallélisme, de la mémoire, des interconnexions, GP-GPU) nécessaires pour tirer partie des architectures hardware modernes ; (iv) la complexité liée aux langages informatiques, dont l’évolution doit être maîtrisée sous peine d’obsolescence du code. Tous ces requis doivent être remplis pour bénéficier pleinement des nouvelles architectures massivement parallèles et hiérarchiques. Idéalement, la complexité liée aux modèles physiques et aux méthodes numériques se gère mieux par des langages de haut niveau, qui permettent de cacher les détails informatiques. En revanche, l’efficacité des composantes de bas niveau demande un accès direct aux spécificités hardware. De nos jours, un certain nombre de frameworks comme Arcane et Dune proposent un nombre avancé de services pour gérer le parallélisme, les maillages ou les solveurs linéaires. Ils ne permettent pas en revanche d’appréhender la complexité des méthodes numériques. Les paradigmes de programmation générative et de langages spécifiques aux domaines (DSL) sont des technologies clé qui permettent d’écrire des codes avec un haut niveau d’expressivité et de pouvoir tirer partie de l’efficacité des codes générés avec des services bas niveau spécifiques aux architectures matérielles cibles. Nous présentons ArcFVDSL, un tel langage dédié aux méthodes de bas ordre (Volumes-Finis, Différences Finies Mimétiques, Volumes-finis Mixtes Hybrides,…) pour résoudre des problèmes diffusifs sur maillages généraux. Nous montrons comment, associé à des supports d’exécution tels que HARTS (Heterogeneous Abstract RunTime System), ce langage permet d’appréhender sans effort les nouvelles architectures à base de processeurs multi-cœurs, éventuellement accélérés avec des cartes GP-GPU (General Purpose computing on Graphics Processing Units). Nous présentons un certain nombre de cas académiques et des résultats de performances sur les nouvelles architectures.