Exploiting the Cell/BE architecture with the StarPU unified runtime system

International audienceCore specialization is currently one of the most promising ways for designing power-efficient multicore chips. However, approaching the theoretical peak performance of such heterogeneous multicore architectures with specialized accelerators, is a complex issue. While substantial effort has been devoted to efficiently offloading parts of the computation, designing an execution model that unifies all computing units is the main challenge. We therefore designed the StarPU runtime system for providing portable support for heterogeneous multicore processors to high performance applications and compiler environments. StarPU provides a high-level, unified execution model which is tightly coupled to an expressive data management library. In addition to our previous results on using multicore processors alongside with graphic processors, we show that StarPU is flexible enough to efficiently exploit the heterogeneous resources in the Cell processor. We present a scalable design supporting multiple different accelerators while minimizing the overhead on the overall system. Using experiments with classical linear algebra algorithms, we show that StarPU improves programmability and provides performance portability

StarPU : un support exécutif unifié pour les architectures multicoeurs hétérogènes

National audienceEn conjonction avec les processeurs multicoeurs, désormais omniprésents, l'utilisation d'architectures spécialisées telles que les processeurs graphiques ou le Cell est une tendance forte du calcul haute performance. Atteindre les performances théoriques de ces architectures est un objectif difficile. Si de nombreux efforts ont d'ores et déjà été portés sur les accélérateurs, l'utilisation de toutes les ressources de calcul, simultanément, reste un véritable défi. Nous avons donc conçu StarPU, un support exécutif original qui fournit un modèle d'exécution unifié afin d'exploiter l'intégralité de la puissance de calcul tout en s'affranchissant des difficultés liées à la gestion des données. StarPU offre par ailleurs la possibilité de concevoir facilement des stratégies d'ordonnancement portables et efficaces. Nous avons mis en oeuvre quelques stratégies d'ordonnancement sélectionnables de manière transparente lors de l'exécution. Cela nous a permis d'étudier l'impact de l'ordonnancement sur quelques algorithmes d'algèbre linéaire. Au-delà d'une réduction substantielle des temps d'exécution, StarPU obtient des accélérations super-linéaires grâce à sa capacité à tirer un réel avantage des spécificités des machines hétérogènes