标题： 使用GPU加速QDP++ 显示英文标题

标题： Accelerating QDP++ using GPUs

摘要： 图形处理单元（GPUs）在科学高性能计算（HPC）中的目标架构方面变得越来越重要。 NVIDIA 将 CUDA 设定为一种并行计算架构，用于控制和利用 GPU 的计算能力。 CUDA 为 C++ 语言元素提供了足够的支持，以在设备内存域中实现表达式模板（ET）技术。 QDP++ 是一个适用于量子场论的 C++ 向量类库，提供向量数据类型和表达式，并构成了格点 QCD 软件套件 Chroma 的基础。 在这项工作中，成功实现了利用 ET 技术并使用即时（JIT）编译来加速 QDP++ 表达式评估到 GPU。 便携式表达式模板引擎（PETE）和 CUDA 内核参数的 C API 被用来在主机和设备内存域之间建立桥梁。 这提供了将通常不进行特殊优化的 Chroma 过程加速到 GPU 的可能性。 作为应用示例，一种平滑过程被加速以在 GPU 上执行。 与正常的 CPU 执行相比，可以测量到显著的速度提升。 显示英文摘要

摘要： Graphic Processing Units (GPUs) are getting increasingly important as target architectures in scientific High Performance Computing (HPC). NVIDIA established CUDA as a parallel computing architecture controlling and making use of the compute power of GPUs. CUDA provides sufficient support for C++ language elements to enable the Expression Template (ET) technique in the device memory domain. QDP++ is a C++ vector class library suited for quantum field theory which provides vector data types and expressions and forms the basis of the lattice QCD software suite Chroma. In this work accelerating QDP++ expression evaluation to a GPU was successfully implemented leveraging the ET technique and using Just-In-Time (JIT) compilation. The Portable Expression Template Engine (PETE) and the C API for CUDA kernel arguments were used to build the bridge between host and device memory domains. This provides the possibility to accelerate Chroma routines to a GPU which are typically not subject to special optimisation. As an application example a smearing routine was accelerated to execute on a GPU. A significant speed-up compared to normal CPU execution could be measured.