运行大规模模拟导读是现代科学研究的一个重要方面，但通常需要大量的计算资源。随着高性能超级计算机的引入，我们进入了千万亿次计算时代，运行大规模仿真是现代科学研究的一个重要方面，但它通常需要大量的计算资源。随着我们进入以高性能超级计算机的引入为标志的千万亿次计算时代，研究人员一直在努力开发新的架构和代码，以满足当今时代的巨大计算需求。为petascale计算时代开发代码时要考虑的一个重要属性是性能可移植性，它可以防止不同架构的代码重复，并毫不费力地进行重构。
为此，密歇根州立大学的研究人员最近开发了高性能便携式磁流体(MHD)代码K-Athena。磁流体力学(MHD)代码是一种数字技术和算法，可以帮助解决与导电流体有关的问题。该研究人员的代码是在arXiv上的一篇预先发表的论文中提出的，它将现有的MHD代码Athena与高性能可移植并行编程范例Kokkos相结合。
进行这项研究的研究人员之一菲利普格雷特(Philipp Grete)告诉TechXplore:“在开发第一批千万亿次超级计算机的过程中，很明显当前的硬件架构不适合实现这一目标，需要一种新的架构。”“从软件的角度来看，新架构通常需要大量重写现有代码，以便有效利用新的硬件功能。我们小组的研究依赖于详细的大规模模拟，我们希望可以使用新的架构。新的超级计算机在投入使用后会发挥出最大的潜力。”
Grete和他的同事进行的这项研究的基本目的是使他们在研究性能中经常使用的代码可移植。换句话说，研究人员希望他们的代码能够使用一个代码库在许多不同的架构上高效运行。
Grete解释说，“最初，K-Athena是作为一个概念验证计划的，它将Kokkos(一个性能可移植库)与Athena(现有CPU代码)结合起来，实现GPU加速模拟。”“然而，在整个项目过程中，在观察性能的同时，很明显K-Athena不仅是一个概念证明，而且是一个灵活而富有成效的代码，可以在任何架构上运行。通过这篇文章，我们希望与更广泛的社区分享我们的经验和代码本身。”
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