Aceleração de Computações Científicas com Processadores Heterogéneos

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contribution

Abstract

Actualmente o mercado residencial de computadores inclui não só multiprocessadores com diversos núcleos (CPUs) como também placas gráficas (GPUs) cuja capacidade de processamento tem evoluído a um ritmo exponencial. Este poder computacional pode ser utilizado para outros fins para além do processamento gráfico, tal como o processamento de algoritmos comuns em computação científica. Neste artigo é apresentada, discutida e avaliada a framework Cheetah, uma framework que distribui programas computacionalmente exigentes sobre uma rede de CPUs e GPUs. Um programador que utilize a Cheetah apenas necessita de especificar o seu programa como um conjunto de kernels OpenCL, relegando para a framework a distribuição destes pelas unidades de processamento disponíveis. O programa pode assim escalar à medida que são adicionados novos recursos computacionais, sem quaisquer esforços adicionais de adaptação ou recompilação. Os testes realizados demonstraram a capacidade de a framework providenciar aceleracçõs até duas ordens de grandeza com um esforço de desenvolvimento reduzido, mesmo quando na presença de recursos computacionais limitados.
Original languageUnknown
Title of host publicationInforum
Pages342-353
Publication statusPublished - 1 Jan 2011
EventINFORUM -
Duration: 1 Jan 2011 → …

Conference

ConferenceINFORUM
Period1/01/11 → …

Cite this

@inproceedings{5460d23bf8d044a1a185dcd2bc44f426,
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Aceleração de Computações Científicas com Processadores Heterogéneos. / Lourenço, João Manuel dos Santos.

Inforum. 2011. p. 342-353.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contribution

TY - GEN

T1 - Aceleração de Computações Científicas com Processadores Heterogéneos

AU - Lourenço, João Manuel dos Santos

PY - 2011/1/1

Y1 - 2011/1/1

N2 - Actualmente o mercado residencial de computadores inclui não só multiprocessadores com diversos núcleos (CPUs) como também placas gráficas (GPUs) cuja capacidade de processamento tem evoluído a um ritmo exponencial. Este poder computacional pode ser utilizado para outros fins para além do processamento gráfico, tal como o processamento de algoritmos comuns em computação científica. Neste artigo é apresentada, discutida e avaliada a framework Cheetah, uma framework que distribui programas computacionalmente exigentes sobre uma rede de CPUs e GPUs. Um programador que utilize a Cheetah apenas necessita de especificar o seu programa como um conjunto de kernels OpenCL, relegando para a framework a distribuição destes pelas unidades de processamento disponíveis. O programa pode assim escalar à medida que são adicionados novos recursos computacionais, sem quaisquer esforços adicionais de adaptação ou recompilação. Os testes realizados demonstraram a capacidade de a framework providenciar aceleracçõs até duas ordens de grandeza com um esforço de desenvolvimento reduzido, mesmo quando na presença de recursos computacionais limitados.

AB - Actualmente o mercado residencial de computadores inclui não só multiprocessadores com diversos núcleos (CPUs) como também placas gráficas (GPUs) cuja capacidade de processamento tem evoluído a um ritmo exponencial. Este poder computacional pode ser utilizado para outros fins para além do processamento gráfico, tal como o processamento de algoritmos comuns em computação científica. Neste artigo é apresentada, discutida e avaliada a framework Cheetah, uma framework que distribui programas computacionalmente exigentes sobre uma rede de CPUs e GPUs. Um programador que utilize a Cheetah apenas necessita de especificar o seu programa como um conjunto de kernels OpenCL, relegando para a framework a distribuição destes pelas unidades de processamento disponíveis. O programa pode assim escalar à medida que são adicionados novos recursos computacionais, sem quaisquer esforços adicionais de adaptação ou recompilação. Os testes realizados demonstraram a capacidade de a framework providenciar aceleracçõs até duas ordens de grandeza com um esforço de desenvolvimento reduzido, mesmo quando na presença de recursos computacionais limitados.

M3 - Conference contribution

SN - 978-989-96001-5-7

SP - 342

EP - 353

BT - Inforum

ER -