Direct NN-body code on low-power embedded ARM GPUs

This work arises on the environment of the ExaNeSt project aiming at design and development of an exascale ready supercomputer with low energy consumption profile but able to support the most demanding scientific and technical applications. The ExaNeSt compute unit consists of densely-packed low-power 64-bit ARM processors, embedded within Xilinx FPGA SoCs. SoC boards are heterogeneous architecture where computing power is supplied both by CPUs and GPUs, and are emerging as a possible low-power and low-cost alternative to clusters based on traditional CPUs. A state-of-the-art direct $N$-body code suitable for astrophysical simulations has been re-engineered in order to exploit SoC heterogeneous platforms based on ARM CPUs and embedded GPUs. Performance tests show that embedded GPUs can be effectively used to accelerate real-life scientific calculations, and that are promising also because of their energy efficiency, which is a crucial design in future exascale platforms.Comment: 16 pages, 7 figures, 1 table, accepted for publication in the Computing Conference 2019 proceeding

Avaliação de clusters baseados em sistemas em um chip para a computação de alto desempenho: uma revisão

High-performance computing systems are the maximum expression in the field of processing for large amounts of data. However, their energy consumption is an aspect of great importance, which was not considered decades ago. Hence, software developers and hardware providers are obligated to approach new challenges to address energy consumption, and costs. Constructing a computational cluster with a large amount of systems on a chip can result in a powerful, ecologic platform, with the capacity to offer sufficient performance for different applications, as long as low costs and minimum energy consumption can be maintained. As a result, energy efficient hardware has an opportunity to impact upon the area of high-performance computing. This article presents a systematic review of the evaluations conducted on clusters of  ystems on a Chip for High-Performance computing in the research setting.Los sistemas de computación de alto desempeño son la máxima expresión en el campo de procesamiento para grandes cantidades de datos. Sin embargo, su consumo de energía es un aspecto de gran importancia que no era tenido en cuenta en décadas pasadas. Por lo tanto, desarrolladores de software y proveedores de hardware están obligados a enfocarse en nuevos retos para abordar el consumo de energía y costos. Construir un clúster informático con una gran cantidad de sistemas en un chip puede dar como resultado una plataforma poderosa, ecológica y capaz de ofrecer el rendimiento suficiente para diferentes aplicaciones, siempre y cuando se puedan mantener bajos costos y el menor consumo de energía posible. Como resultado, el hardware eficiente en el consumo de energía tiene la oportunidad de tener un impacto en el área de la computación de alto desempeño. En este artículo se presenta una revisión sistemática para conocer las evaluaciones realizadas a clústeres de sistemas en un chip para computación de alto desempeño en el ámbito investigativo. Os sistemas de computação de alto desempenho são a máxima expressão no campo de processamento para grandes quantidades de dados. No entanto, seu consumo de energia é um aspecto de grande importância que não era levado em consideração em décadas passadas. Portanto, desenvolvedores de software e provedores de hardware estão obrigados a focar-se em novos desafios para abordar o consumo de energia e  ustos. Construir um cluster informático com uma grande quantidade de sistemas em um chip pode dar como resultado uma plataforma poderosa, ecológica e capaz de oferecer o rendimento suficiente para diferentes aplicações, desde que possam ser mantidos baixos custos e o menor consumo de energia possível. Como resultado, o hardware eficiente no consumo de energia tem a oportunidade de ter um impacto na área da computação de alto desempenho. Neste artigo, apresenta-se uma revisão sistemática para conhecer as avaliações realizadas a clusters de sistemas em um chip para computação de alto desempenho no âmbito investigativo.&nbsp