宇宙学N体模拟是研究星系形成、暗物质、暗能量等重要科学问题的重要手段。目前，多体模拟常用的算法之一是粒子网络算法。为了精确模拟宇宙的结构，宇宙学家需要同时模拟数亿个粒子的演化。在模拟过程中，计算机需要估算所有粒子之间的引力，在模拟过程中计算所有粒子对，这需要超高的计算能力支持；同时，数十亿粒子的模拟需要消耗更多的内存容量。因此，超高的计算能力和内存要求也是宇宙学家在实际工作和研究过程中面临的主要挑战。
宇宙学数值模拟软件CUBE由厦门大学天文系宇宙学科学研究组自主研发，依托上海交通大学π 2.0超级计算机平台，成功完成了宇宙大尺度结构中4.4万亿粒子的Cosmo-π测试，跟踪了137亿年以来宇宙的演化，是目前世界上粒子数量最多的一次。
CUBE的定点压缩技术大大降低了内存消耗。结合双层PM+PP算法，每个N体粒子的内存消耗可以降到只有6字节，比传统PM算法低一个数量级。采用混合精度计算和通信优化等方法优化CUBE的性能，以较低的内存消耗实现较高的计算效率和可扩展性。
除了上述算法优化，课题组还与上海交通大学超算平台团队合作，在上海交通大学π 2.0超算平台上开展了立方体移植和优化的研究。将N体模拟中的热点粒子-粒子引力解试探性地移植到CUDA上，单步运行速度提高了约5.16倍，在4台64 V100块的DGX-2s上弱扩展效率为83.8%。
1月6日，智东西公开课推出NVIDIA GPU加速科学计算专场，主题为“宇宙N体模拟在异构计算平台上的移植与优化”，由上海交通大学计算机系硕士生胡航以视频直播的形式讲解。
胡航的主要研究方向是高性能计算，他协助物理与天文学院在π 2.0超级计算机平台上移植和优化了宇宙学数值模拟的应用。
本次讲座，胡航将从宇宙学N体模拟的研究现状、粒子网络算法的原理、面临的计算挑战、CUBE的技术实现及GPU端内存访问的优化、负载均衡、计算指令以及异构计算平台上多个GPU的并行扩展等方面进行系统讲解。
课程时间
直播时间:1月6日晚7点直播地点:智东西公开课小程序
课程详情
题目:宇宙N体模拟在异构计算平台上的移植与优化研究概要:1。宇宙学多体模拟的研究现状和挑战:2.宇宙学N体模拟典型应用的立方体技术详解；3.异构计算平台上CUBE的移植和优化——GPU端内存访问、负载均衡、计算指令以及多个GPU的并行扩展和优化。
讲师:
上海交通大学计算机系硕士研究生胡航，主要研究方向为高性能计算，协助物理与天文学院移植优化宇宙学数值模拟应用。
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