Programación eficiente de Intel Xeon Phi: Caso de estudio con patrones stencil
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Documento del año 2016 en eltema Ingeniería - Ingeniería informática, Nota: Sobresaliente, Universidad de Murcia, Idioma: Español, Resumen: El auge de los campos de investigación basados en la simulación y el modelado, junto con el aumento de las necesidades del sector servicios (web y bases de datos), están poniendo a prueba las capacidades de cómputo de las arquitecturas de alto rendimiento. La tendencia actual es que los supercomputadores basen su diseño en arquitecturas heterogéneas, donde se unen los tradicionales procesadores de altas prestaciones con un número importante de ...
Documento del año 2016 en eltema Ingeniería - Ingeniería informática, Nota: Sobresaliente, Universidad de Murcia, Idioma: Español, Resumen: El auge de los campos de investigación basados en la simulación y el modelado, junto con el aumento de las necesidades del sector servicios (web y bases de datos), están poniendo a prueba las capacidades de cómputo de las arquitecturas de alto rendimiento. La tendencia actual es que los supercomputadores basen su diseño en arquitecturas heterogéneas, donde se unen los tradicionales procesadores de altas prestaciones con un número importante de aceleradores/coprocesadores. Entre los patrones de cómputo más utilizados por los grandes centros de datos se encuentran los métodos de diferencias finitas, también conocidos como patrones Stencil, comúnmente utilizados para resolver ecuaciones en derivadas parciales. Este documento se centra en el diseño, análisis y evaluación de aplicaciones científicas sobre plataformas de computación de altas prestaciones basadas en arquitecturas heterogéneas. En concreto, abordamos el desarrollo de códigos científicos basados en patrones Stencil sobre una arquitectura heterogénea x86, donde conviven procesadores orientados a latencia y procesadores orientados a rendimiento (throughput), es decir, procesadores Intel Xeon multinúcleo con tarjetas coprocesadoras Intel Xeon Phi. Hemos evaluado los dos modos de trabajo que tiene Xeon Phi, nativo y descarga (offload). Utilizamos tres kernels a modo de ejemplo (difusión acústica, sísmica y de calor), mostrando cómo vectorizar y paralelizar el código, además de otras técnicas sencillas que mejoran el rendimiento. Para el modo offload mostramos cómo ejecutar el código usando dos tarjetas Xeon Phi, lo cual permite mejorar las prestaciones del código así como manejar tamaños de problema que superan la capacidad de memoria de una sola tarjeta. A lo largo de todo el documento hemos tenido como objetivo comparar, cuando ha sido posible, nuestros resultados con los obtenidos en otras dos arquitecturas de altas prestaciones: Xeon multinúcleo y GPUs de Nvidia (arquitectura CUDA). Dicha comparación tiene en cuenta tanto el tiempo de ejecución como la eficiencia energética. El camino para dominar la arquitectura Xeon Phi comienza en Knights Corner y su uso como acelerador, lo cual sentará las bases de conocimiento para futuras generaciones como Knights Landing (KNL) o Knights Hill (KNH).
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