Comparación del uso de GPGPU y cluster de multicore en problemas con alta demanda computacional

La presente Tesina de Grado tiene como objetivo la investigación y el estudio de las plataformas de memoria compartida GPU y cluster de Multicore para la resolución de problemas con alta demanda computacional. Se presentan soluciones al problema planteado con el fin de comparar rendimiento en sus versiones secuencial, paralela con memoria compartida, paralela con pasaje de mensajes, paralela híbrida y paralela en GPU. Se analiza la bondad de las soluciones en relación al tiempo de ejecución y aceleración, y se introduce el análisis de consumo energético.Facultad de Informátic

Análisis de consumo energético en cluster de GPU y MultiGPU en un problema de alta demanda computacional

El objetivo general es realizar investigación y desarrollo en algoritmos paralelos sobre arquitecturas basadas en GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico o Graphic Processing Unit). En particular, estudiar y desarrollar un algoritmo de Alta Demanda Computacional, como lo es el problema de los N Cuerpos, en las plataformas Cluster de GPU y MultiGPU. Se busca comparar performance y consumo energético, a fin de obtener conclusiones respecto de la conveniencia de las soluciones en relación fundamentalmente al tiempo de ejecución y consumo energético. Por esto, se estudiarán conceptos básicos de la física, tales como la corriente eléctrica, unidades de medida y equipos de medición. Además, se investigarán los conceptos de Green Computing y eficiencia energética.Facultad de Informátic

Simulación green de alto rendimiento de un modelo basado en agentes del mosquito Aedes aegypti

The increase in temperature caused by the climate change has resulted in the rapid dissemination of infectious diseases. Given the alert for the current situation, the World Health Organization (WHO) has declared a state of health emergency, highlighting the severity of the situation in some countries. For this reason, coming up with knowledge and tools that can help control and eradicate the vectors propagating these diseases is of the utmost importance. Highperformance modeling and simulation can be used to produce knowledge and strategies that allow predicting infections, guiding actions and/or training health/civil protection agents. The model developed as part of this research work is aimed at assisting the decision-making process for disease prevention and control, as well as evaluating the reproduction and predicting the evolution of the Aedes aegypti mosquito, which is the transmitting vector of the dengue, Zika and chikungunya diseases. Decisionmaking based on these models requires a large number of simulations to achieve results with statistical variability. The objective of this paper is to demonstrate that the GPU is a suitable platform from the point of view of the reduction of energy consumed for HPC simulations. It is also shown that it is possible to define energy prediction models that allow scientists to plan their experiments based on energy consumption and select those that are representative for decision making by reducing energy consumption in HPC simulations.El aumento de la temperatura a raíz del cambio climático, ha dado lugar a la rápida expansión de enfermedades infecciosas. Dada la alerta por la situación actual, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha declarado la emergencia sanitaria poniendo de manifiesto la grave situación que se vive en algunos países. Es por ello que es necesario aportar conocimiento y herramientas que ayuden al control y erradicación del vector que propaga estas enfermedades. El modelado y la simulación de altas prestaciones pueden ayudar a aportar conocimiento y estrategias que permitan predecir infecciones, orientar actuaciones y/o formar a los agentes de protección civil/salud. El modelo desarrollado en este trabajo, tiene por objetivo ayudar a la toma de decisiones de prevención y control, a evaluar la reproducción y a predecir la evolución del mosquito Aedes aegypti, transmisor de las enfermedades dengue, Zika y chikungunya. Dado que son necesarias un elevado número de simulaciones para tener resultados con variabilidad estadística, se ha utilizado GPU. Con esta plataforma se busca: su potencia de cómputo para reducir el tiempo de ejecución y, además, reducir el consumo de energía. Para ello se proponen diferentes escenarios y experimentos para comprobar los beneficios de la arquitectura propuesta.Facultad de Informátic

Simulación green de alto rendimiento de un modelo basado en agentes del mosquito Aedes aegypti

The increase in temperature caused by the climate change has resulted in the rapid dissemination of infectious diseases. Given the alert for the current situation, the World Health Organization (WHO) has declared a state of health emergency, highlighting the severity of the situation in some countries. For this reason, coming up with knowledge and tools that can help control and eradicate the vectors propagating these diseases is of the utmost importance. Highperformance modeling and simulation can be used to produce knowledge and strategies that allow predicting infections, guiding actions and/or training health/civil protection agents. The model developed as part of this research work is aimed at assisting the decision-making process for disease prevention and control, as well as evaluating the reproduction and predicting the evolution of the Aedes aegypti mosquito, which is the transmitting vector of the dengue, Zika and chikungunya diseases. Decisionmaking based on these models requires a large number of simulations to achieve results with statistical variability. The objective of this paper is to demonstrate that the GPU is a suitable platform from the point of view of the reduction of energy consumed for HPC simulations. It is also shown that it is possible to define energy prediction models that allow scientists to plan their experiments based on energy consumption and select those that are representative for decision making by reducing energy consumption in HPC simulations.El aumento de la temperatura a raíz del cambio climático, ha dado lugar a la rápida expansión de enfermedades infecciosas. Dada la alerta por la situación actual, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha declarado la emergencia sanitaria poniendo de manifiesto la grave situación que se vive en algunos países. Es por ello que es necesario aportar conocimiento y herramientas que ayuden al control y erradicación del vector que propaga estas enfermedades. El modelado y la simulación de altas prestaciones pueden ayudar a aportar conocimiento y estrategias que permitan predecir infecciones, orientar actuaciones y/o formar a los agentes de protección civil/salud. El modelo desarrollado en este trabajo, tiene por objetivo ayudar a la toma de decisiones de prevención y control, a evaluar la reproducción y a predecir la evolución del mosquito Aedes aegypti, transmisor de las enfermedades dengue, Zika y chikungunya. Dado que son necesarias un elevado número de simulaciones para tener resultados con variabilidad estadística, se ha utilizado GPU. Con esta plataforma se busca: su potencia de cómputo para reducir el tiempo de ejecución y, además, reducir el consumo de energía. Para ello se proponen diferentes escenarios y experimentos para comprobar los beneficios de la arquitectura propuesta.Facultad de Informátic

Simulación green de alto rendimiento de un modelo basado en agentes del mosquito Aedes aegypti

The increase in temperature caused by the climate change has resulted in the rapid dissemination of infectious diseases. Given the alert for the current situation, the World Health Organization (WHO) has declared a state of health emergency, highlighting the severity of the situation in some countries. For this reason, coming up with knowledge and tools that can help control and eradicate the vectors propagating these diseases is of the utmost importance. Highperformance modeling and simulation can be used to produce knowledge and strategies that allow predicting infections, guiding actions and/or training health/civil protection agents. The model developed as part of this research work is aimed at assisting the decision-making process for disease prevention and control, as well as evaluating the reproduction and predicting the evolution of the Aedes aegypti mosquito, which is the transmitting vector of the dengue, Zika and chikungunya diseases. Decisionmaking based on these models requires a large number of simulations to achieve results with statistical variability. The objective of this paper is to demonstrate that the GPU is a suitable platform from the point of view of the reduction of energy consumed for HPC simulations. It is also shown that it is possible to define energy prediction models that allow scientists to plan their experiments based on energy consumption and select those that are representative for decision making by reducing energy consumption in HPC simulations.El aumento de la temperatura a raíz del cambio climático, ha dado lugar a la rápida expansión de enfermedades infecciosas. Dada la alerta por la situación actual, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha declarado la emergencia sanitaria poniendo de manifiesto la grave situación que se vive en algunos países. Es por ello que es necesario aportar conocimiento y herramientas que ayuden al control y erradicación del vector que propaga estas enfermedades. El modelado y la simulación de altas prestaciones pueden ayudar a aportar conocimiento y estrategias que permitan predecir infecciones, orientar actuaciones y/o formar a los agentes de protección civil/salud. El modelo desarrollado en este trabajo, tiene por objetivo ayudar a la toma de decisiones de prevención y control, a evaluar la reproducción y a predecir la evolución del mosquito Aedes aegypti, transmisor de las enfermedades dengue, Zika y chikungunya. Dado que son necesarias un elevado número de simulaciones para tener resultados con variabilidad estadística, se ha utilizado GPU. Con esta plataforma se busca: su potencia de cómputo para reducir el tiempo de ejecución y, además, reducir el consumo de energía. Para ello se proponen diferentes escenarios y experimentos para comprobar los beneficios de la arquitectura propuesta.Facultad de Informátic

Comparación del uso de GPU y cluster de multicore en problemas con alta demanda computacional

Este trabajo realiza una comparación del uso de dos arquitecturas multiprocesador, tomando como caso de aplicación un problema con alta demanda computacional como el de N-body. Se presentan las implementaciones paralelas con memoria compartida (usando Pthreads) y pasaje de mensajes (con MPI) en cluster de multicore, y una solución sobre GPU (con CUDA). Se describen y analizan los resultados experimentales obtenidos, que muestran la buena performance lograda con el uso de GPU.Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de consumo energético en cluster de GPU y multiGPU en un problema de alta demanda computacional

En este trabajo se realiza un análisis de consumo energético en dos Cluster de GPU y una MultiGPU utilizando como caso de estudio el problema de los N Cuerpos. Se describen las soluciones implementadas con MPI+CUDA para las arquitecturas usadas. Se muestran los resultados y un análisis de performance y consumo energético.XIX 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

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