Моделирование сетей распределения питания СБИС на многоядерном вычислителе

Авторы

  • В.Ю. Воронов Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
  • Н.Н. Попова Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Ключевые слова:

сеть распределения питания, обобщенный метод узловых потенциалов, решатель СЛАУ PARDISO, многоядерные процессоры, Intel Math Kernel Library

Аннотация

Представлена параллельная реализация модели сети распределения питания СБИС, ориентированная на вычислитель с многоядерными процессорами. Определение динамики потенциалов сети питания большой размерности сводится к анализу электрических цепей и численному решению обыкновенных дифференциальных уравнений. В качестве вычислительного ядра решения используются решатели разреженных систем линейных алгебраических уравнений из пакета Intel MKL. Обсуждается производительность и масштабируемость полученной реализации. Работа выполнена при поддержке компании Интел.

Авторы

В.Ю. Воронов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
факультет вычислительной математики и кибернетики
Ленинские горы, 119992, Москва
• аспирант

Н.Н. Попова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
факультет вычислительной математики и кибернетики
Ленинские горы, 119992, Москва
• доцент

Библиографические ссылки

  1. Qian H., Nassif S., Sapatnekar S. Power grid analysis using random walks // IEEE Trans. on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2005. 24, N 8. 1204-1224.
  2. Kozhaya J., Nassif S., Najm F. A multigrid-like technique for power grid analysis // IEEE Trans. on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2002. 21, N 10. 1148-1160.
  3. Chen T., Chen C. Efficient large-scale power grid analysis based on preconditioned Krylov-subspace iterative methods // Proc. Design Automation Conference. Las Vegas, 2001. 559-562.
  4. Zhao M., Panda R.V., Sapatnekar S.S., Blaauw D. Hierarchical analysis of power distribution networks // IEEE Trans. on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2002. 21, N 2. 159-168.
  5. Sun K., Zhou Q., Mohanram K., Sorensen D. Parallel domain decomposition for simulation of large-scale power grids // Proc. of the 2007 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design. San Jose, 2007. 54-59.
  6. http://www.intel.com/cd/software/products/asmo-na/eng/307757.htm
  7. Баландин М.Ю., Чепурина Э.П. Методы решения СЛАУ большой размерности. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000.
  8. Schenk O., Gärtner K. Solving unsymmetric sparse systems of linear equations with PARDISO // Future Generation of Computer Systems. 2004. 20, N 3. 475-487.
  9. Ильин В.П. Методы неполной факторизации для решения алгебраических систем. М: Наука, Физматлит, 1995.
  10. Li X. An overview of SuperLU: algorithms, implementation and user interface // ACM Trans. on Mathematical Software (TOMS). 2005. 31, N 3. 302-325.
  11. Gupta A., Joshi M., Kumar V. WSMP: a high-performance shared and distributed-memory parallel sparse linear equation solver // Tech. Report. University of Minnesota and IBM Thomas J. Watson Research Center, 2001.
  12. Heroux M., Phipps E., Salinger A., Thornquist H., et al. An overview of the Trilinos project // ACM Trans. on Mathematical Software (TOMS). 2005. 31, N 3. 397-423.
Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

27-02-2009

Как цитировать

Воронов В., Попова Н. Моделирование сетей распределения питания СБИС на многоядерном вычислителе // Вычислительные методы и программирование. 2009. 10. 51-60

Выпуск

Том 10 (2009): Выпуск 1.

Раздел

Раздел 2. Программирование