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Providing performance portable numerics for Intel GPUs

Tsai, Yu-Hsiang M. 1; Cojean, Terry ORCID iD icon 1; Anzt, Hartwig ORCID iD icon 1
1 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

With discrete Intel GPUs entering the high-performance computing landscape, there is an urgent need for production-ready software stacks for these platforms. In this article, we report how we enable the Ginkgo math library to execute on Intel GPUs by developing a kernel backed based on the DPC++ programming environment. We discuss conceptual differences between the CUDA and DPC++ programming models and describe workflows for simplified code conversion. We evaluate the performance of basic and advanced sparse linear algebra routines available in Ginkgo's DPC++ backend in the hardware-specific performance bounds and compare against routines providing the same functionality that ship with Intel's oneMKL vendor library.

Zugehörige Institution(en) am KIT Scientific Computing Center (SCC)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1532-0626, 1040-3108, 1096-9128, 1532-0634
KITopen-ID: 1000152438
HGF-Programm 46.21.01 (POF IV, LK 01) Domain-Specific Simulation & SDLs and Research Groups
Erschienen in Concurrency and Computation: Practice and Experience
Verlag John Wiley and Sons
Band 35
Heft 20
Seiten Art.-Nr.: e7400
Vorab online veröffentlicht am 26.10.2022
Schlagwörter Ginkgo, Intel GPUs, math library, oneAPI, SpMV
Nachgewiesen in Dimensions
Web of Science
OpenAlex
Scopus
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000152438
Veröffentlicht am 10.11.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1002/cpe.7400
Scopus
Zitationen: 1
Web of Science
Zitationen: 1
Dimensions
Zitationen: 1
Seitenaufrufe: 95
seit 10.11.2022
Downloads: 74
seit 15.11.2022
Cover der Publikation
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