COSMA 项目教程

COSMA 项目教程

COSMA Distributed Communication-Optimal Matrix-Matrix Multiplication Algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/COSMA

1. 项目介绍

COSMA（Communication-Optimal Matrix-Matrix Multiplication Algorithm）是一个并行的高性能GPU加速矩阵-矩阵乘法算法，旨在为所有矩阵维度、处理器数量和内存大小组合提供通信最优的解决方案，而无需任何参数调整。COSMA的核心思想是首先推导出一个紧密的最优顺序调度，然后并行化它，确保进程之间的I/O最优性。

COSMA的设计允许计算和通信的重叠，确保了现代机制（如RDMA）的加速和适用性。此外，COSMA还支持多GPU系统，能够利用NCCL/RCCL库或GPU-aware MPI进行快速GPU间互连。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你的系统满足以下依赖要求：

• CMake (>=3.17)
• MPI 3
• BLAS（如MKL、OpenBLAS、BLIS、ATLAS、CRAY_LIBSCI等）
• CUDA（用于NVIDIA GPU）或 ROCM（用于AMD GPU）

2.2 克隆项目

首先，从GitHub克隆COSMA项目：

git clone https://github.com/eth-cscs/COSMA.git
cd COSMA

2.3 构建项目

使用CMake构建COSMA：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

2.4 运行示例

构建完成后，可以运行一个简单的矩阵乘法示例：

./tests/test_cosma

3. 应用案例和最佳实践

3.1 CP2K量子化学模拟器

COSMA已被集成到CP2K量子化学模拟器中，显著提高了大规模矩阵运算的性能。CP2K是一个广泛使用的开源量子化学软件，适用于从单分子到复杂材料的计算。

3.2 Julia语言中的应用

COSMA还支持在Julia语言中使用，通过COSMA.jl包，用户可以在Julia环境中直接调用COSMA进行高性能矩阵运算。

4. 典型生态项目

4.1 Tiled-MM

Tiled-MM是COSMA的一个子模块，提供了cublasXt GEMM替换功能，并支持AMD GPU。它优化了本地矩阵运算，进一步提升了COSMA的性能。

4.2 COSTA

COSTA是另一个COSMA的子模块，专注于分布式矩阵重排和转置算法，确保了数据在分布式环境中的高效传输和处理。

通过这些生态项目的支持，COSMA不仅在理论上是通信最优的，在实际应用中也表现出色，适用于各种高性能计算场景。

COSMA Distributed Communication-Optimal Matrix-Matrix Multiplication Algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/COSMA