[ES] Las GPUs (Graphics Processor Units, unidades de procesamiento gráfico) están siendo cada vez más utilizadas en el campo de la HPC (High Performance Computing, computación de altas prestaciones) como una forma eficaz de reducir el tiempo de ejecución de las aplicaciones mediante la aceleración de determinadas partes de las mismas. CUDA (Compute Unified Device Architecture, arquitectura de dispositivos de cómputo unificado) es una tecnología desarrollada por NVIDIA que permite llevar a cabo dicha aceleración, proporcionando para ello una arquitectura de cálculo paralelo. Sin embargo, la utilización de GPUs en el ámbito de la HPC presenta ciertas desventajas, principalmente, en el coste de adquisición y el aumento de energía que introducen.
Para hacer frente a estos inconvenientes se desarrolló rCUDA (remote CUDA, CUDA remoto), una tecnología que permite compartir dispositivos CUDA de forma remota, reduciendo así tanto el coste de adquisición como el consumo de energía. En las versiones iniciales de rCUDA quedó demostrada su viabilidad, pero también se identificaron algunos aspectos susceptibles de ser mejorados en relación con su usabilidad. Ésta se veía afectada por el hecho de que rCUDA no soporta las extensiones de CUDA al lenguaje C. De esta forma, era necesario convertir manualmente las aplicaciones CUDA eliminando dichas extensiones, y utilizando únicamente C plano. En este documento presentamos una herramienta que realiza éstas conversiones de manera automática, permitiendo así adaptar las aplicaciones CUDA a rCUDA de una manera sencilla[EN] GPUs (Graphics Processor Units) are being increasingly embraced by the high performance computing and computational communities as an effective way of considerably reducing application execution time by accelerating significant parts of their codes. CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a new technology developed by NVIDIA which leverages the parallel compute engine in GPUs. However, the use of GPUs in current HPC clusters presents certain negative side-effects, mainly related with acquisition costs and power consumption.
rCUDA (remote CUDA) was recently developed as a software solution to address these concerns. Specifically, it is a middleware that allows transparently sharing a reduced number of CUDA-compatible GPUs among the nodes in a cluster, reducing acquisition costs and power consumption. While the initial prototype versions of rCUDA demonstrated its functionality, they also revealed several concerns related with usability and performance. With respect to usability, the rCUDA framework was limited by its lack of support for the CUDA extensions to the C language. Thus, it was necessary to manually convert the original CUDA source code into C plain code functionally identical but that does not include such extensions. For such purpose, in this document we present a new component of the rCUDA suite that allows an automatic transformation of any CUDA source code into plain C code, so that it can be effectively accommodated within the rCUDA technology.Reaño González, C. (2012). CU2rCU: A CUDA-to-rCUDA Converter. http://hdl.handle.net/10251/27435Archivo delegad
