Arquitectura y Algoritmos Paralelos en HPC: Tendencias Actuales

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales: - Arquitecturas Many-core (GPU, procesadores MIC), Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas. - HPC en Cloud Computing, especialmente para aplicaciones de Big Data. - Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo. - Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento energético y computacional. - Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución

Tendencias en Arquitecturas y Algoritmos Paralelos para HPC

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales:\n Arquitecturas Many-core (GPU, procesadores MIC), Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas.\n Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo.\n Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento.\n Estudio de las arquitecturas tipo Cloud y el desarrollo de software de base y aplicaciones eficientes en Cloud Computing, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC).\n Aspectos del consumo energético, en particular en relación con clases de instrucciones y algoritmos paralelos.\n Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución.\nLas temáticas mencionadas se observan como aristas promisorias en el futuro del cómputo paralelo de altas prestaciones.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralel

Tendencias en Arquitecturas y Algoritmos Paralelos para HPC

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales:\n Arquitecturas Many-core (GPU, procesadores MIC), Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas.\n Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo.\n Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento.\n Estudio de las arquitecturas tipo Cloud y el desarrollo de software de base y aplicaciones eficientes en Cloud Computing, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC).\n Aspectos del consumo energético, en particular en relación con clases de instrucciones y algoritmos paralelos.\n Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución.\nLas temáticas mencionadas se observan como aristas promisorias en el futuro del cómputo paralelo de altas prestaciones.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralel

Utilización de Cluster de GPU en HPC : Un caso de estudio

En este trabajo se realiza un análisis del uso de las arquitecturas GPU y un cluster de GPU, teniendo como caso de estudio el problema de atracción gravitacional de los cuerpos celestes. Se presentan las implementaciones para ambas arquitecturas, empleando para la primera CUDA y para la segunda MPI-CUDA. Se detallan y analizan los resultados experimentales, mostrando una buena aceleración obtenida utilizando un cluster de GPU. Además, se compara la aceleración de la aplicación ejecutada en un cluster de CPU y en el cluster de GPU; se observa claramente que el uso de este último logra una aceleración similar al uso del cluster de CPU pero con tiempos de ejecución significativamente menores.Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Utilización de Cluster de GPU en HPC : Un caso de estudio

En este trabajo se realiza un análisis del uso de las arquitecturas GPU y un cluster de GPU, teniendo como caso de estudio el problema de atracción gravitacional de los cuerpos celestes. Se presentan las implementaciones para ambas arquitecturas, empleando para la primera CUDA y para la segunda MPI-CUDA. Se detallan y analizan los resultados experimentales, mostrando una buena aceleración obtenida utilizando un cluster de GPU. Además, se compara la aceleración de la aplicación ejecutada en un cluster de CPU y en el cluster de GPU; se observa claramente que el uso de este último logra una aceleración similar al uso del cluster de CPU pero con tiempos de ejecución significativamente menores.Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Utilización de Cluster de GPU en HPC : Un caso de estudio

En este trabajo se realiza un análisis del uso de las arquitecturas GPU y un cluster de GPU, teniendo como caso de estudio el problema de atracción gravitacional de los cuerpos celestes. Se presentan las implementaciones para ambas arquitecturas, empleando para la primera CUDA y para la segunda MPI-CUDA. Se detallan y analizan los resultados experimentales, mostrando una buena aceleración obtenida utilizando un cluster de GPU. Además, se compara la aceleración de la aplicación ejecutada en un cluster de CPU y en el cluster de GPU; se observa claramente que el uso de este último logra una aceleración similar al uso del cluster de CPU pero con tiempos de ejecución significativamente menores.Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Tendencias en arquitecturas y algoritmos paralelos

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales: Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas. Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo. Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento. Aspectos del consumo energético, en particular en relación con clases de instrucciones y algoritmos paralelos. Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución. Las temáticas mencionadas se observan como aristas promisorias en el futuro del cómputo paralelo de altas prestaciones.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de uso de un algoritmo de balanceo de carga estático en un Cluster Multi-GPU Heterogéneo

En este trabajo se realiza un análisis de la influencia de usar un mecanismo de distribución de tareas estático en un cluster heterogéneo de GPUs, basado en la potencia de cómputo de las mismas. Se utiliza como caso de estudio el problema de atracción gravitacional de los cuerpos en el espacio (N-Body). Se presentan dos soluciones empleando una combinación de MPI-CUDA, que se diferencian en la forma de distribuir el trabajo: homogénea y heterogénea. Se detallan y analizan los resultados experimentales, mostrando un porcentaje de mejora de aproximadamente veinticinco por ciento al tener en cuenta las características de la arquitectura.XVI Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de uso de un algoritmo de balanceo de carga estático en un Cluster Multi-GPU Heterogéneo

En este trabajo se realiza un análisis de la influencia de usar un mecanismo de distribución de tareas estático en un cluster heterogéneo de GPUs, basado en la potencia de cómputo de las mismas. Se utiliza como caso de estudio el problema de atracción gravitacional de los cuerpos en el espacio (N-Body). Se presentan dos soluciones empleando una combinación de MPI-CUDA, que se diferencian en la forma de distribuir el trabajo: homogénea y heterogénea. Se detallan y analizan los resultados experimentales, mostrando un porcentaje de mejora de aproximadamente veinticinco por ciento al tener en cuenta las características de la arquitectura.XVI Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de uso de un algoritmo de balanceo de carga estático en un Cluster Multi-GPU Heterogéneo

En este trabajo se realiza un análisis de la influencia de usar un mecanismo de distribución de tareas estático en un cluster heterogéneo de GPUs, basado en la potencia de cómputo de las mismas. Se utiliza como caso de estudio el problema de atracción gravitacional de los cuerpos en el espacio (N-Body). Se presentan dos soluciones empleando una combinación de MPI-CUDA, que se diferencian en la forma de distribuir el trabajo: homogénea y heterogénea. Se detallan y analizan los resultados experimentales, mostrando un porcentaje de mejora de aproximadamente veinticinco por ciento al tener en cuenta las características de la arquitectura.XVI Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI