Programación paralela sobre arquitecturas heterogéneas
A medida que avanzan las investigaciones y la tecnología se generan cada vez volúmenes más grandes de información y esto ocasiona un aumento drástico en los tiempos necesario para procesarla, es por eso que la comunidad científica está en la búsqueda de alternativas para suplir las necesidades de ob...
- Autores:
-
Tabares Soto, Reinel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/57830
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57830
http://bdigital.unal.edu.co/54267/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology
GPU
CUDA
Analisis no lineal
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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A medida que avanzan las investigaciones y la tecnología se generan cada vez volúmenes más grandes de información y esto ocasiona un aumento drástico en los tiempos necesario para procesarla, es por eso que la comunidad científica está en la búsqueda de alternativas para suplir las necesidades de obtener resultados en el menor tiempo posible y optimizando los recurso, una de las posibles alternativas consiste en usar las nuevas arquitecturas heterogéneas que incluyen una interacción CPU-GPU para procesamiento paralelo, es aquí en donde reside la importancia de esta investigación la cual pretende utilizar programación paralela por medio de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para la aceleración de algoritmos de cómputo científico, cada uno de los problemas tratados se implementaran de forma paralela en GPU y de forma secuencial en CPU con el fin de contrastar tiempos de simulación y así mostrar bajo qué condiciones y qué arquitectura obtendrán las mejores aceleraciones. A lo largo de todo el documento se explicará detalladamente las estrategias de computación paralela sobre arquitecturas heterogéneas utilizando en mayor proporción dispositivos de procesamiento gráfico (GPU), tomando como base el lenguaje C y las librerías CUDA y OpenCL para la gestión de la misma, con el fin de que el problema se adapte de la mejor forma al dispositivo utilizado. Dentro de los resultado obtenidos se observan aceleraciones de hasta 213X para el sistema de Lorenz y convertidor Buck, en el caso de la ecuación de Laplace en 2 dimensiones se puedo lograr aceleraciones de hasta 9;7X, en el caso de la ecuación de Laplace en 3 dimensiones se puedo lograr aceleraciones de hasta 8;6X y en el caso del análisis estadístico de SNP se obtuvo aceleración de 26;9X de forma paralela en CPU y de 8;2X de forma paralela en GPU. |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Osorio Londoño, Gustavo AdolfoOrozco Alzate, Mauricio (Thesis advisor)54487a86-76a1-4a1e-82d3-790241ea68e4-1Isaza Echeverry, Gustavo Adolfo (Thesis advisor)98f6754a-e354-496d-8bcb-552f237dde9b-1Tabares Soto, Reinel1b2dadec-ca89-43fd-b8f0-0cad93aeca68300Universidad Nacional de Colombia.Colciencias Jóvenes Investigadores2019-07-02T13:17:41Z2019-07-02T13:17:41Z2016-11-11https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57830http://bdigital.unal.edu.co/54267/A medida que avanzan las investigaciones y la tecnología se generan cada vez volúmenes más grandes de información y esto ocasiona un aumento drástico en los tiempos necesario para procesarla, es por eso que la comunidad científica está en la búsqueda de alternativas para suplir las necesidades de obtener resultados en el menor tiempo posible y optimizando los recurso, una de las posibles alternativas consiste en usar las nuevas arquitecturas heterogéneas que incluyen una interacción CPU-GPU para procesamiento paralelo, es aquí en donde reside la importancia de esta investigación la cual pretende utilizar programación paralela por medio de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para la aceleración de algoritmos de cómputo científico, cada uno de los problemas tratados se implementaran de forma paralela en GPU y de forma secuencial en CPU con el fin de contrastar tiempos de simulación y así mostrar bajo qué condiciones y qué arquitectura obtendrán las mejores aceleraciones. A lo largo de todo el documento se explicará detalladamente las estrategias de computación paralela sobre arquitecturas heterogéneas utilizando en mayor proporción dispositivos de procesamiento gráfico (GPU), tomando como base el lenguaje C y las librerías CUDA y OpenCL para la gestión de la misma, con el fin de que el problema se adapte de la mejor forma al dispositivo utilizado. Dentro de los resultado obtenidos se observan aceleraciones de hasta 213X para el sistema de Lorenz y convertidor Buck, en el caso de la ecuación de Laplace en 2 dimensiones se puedo lograr aceleraciones de hasta 9;7X, en el caso de la ecuación de Laplace en 3 dimensiones se puedo lograr aceleraciones de hasta 8;6X y en el caso del análisis estadístico de SNP se obtuvo aceleración de 26;9X de forma paralela en CPU y de 8;2X de forma paralela en GPU.Abstract : As research progresses and technology are generating larger amounts of information, and this causes a dramatic increase in the need for processing times, which is why the scientific community is in search of alternatives to meet the needs of obtaining results in the shortest possible time and optimizing resource, one possible alternative is to use the new heterogeneous architectures including a CPU-GPU interaction for parallel processing, it is where the importance of this research lies which intends to use parallel programming through graphics processing units (GPU) for accelerated algorithms for scientific computing, each of the problems addressed are implemented in parallel on GPU and sequentially in CPU in order to contrast simulation times and thus show low that architecture conditions and get the best acceleration. Throughout the document it will be explained in detail strategies parallel computing on heterogeneous architectures using a greater proportion devices graphics processing (GPU), based on the language C and CUDA and OpenCL libraries for managing it, with the so that the problem fits in the best way the device used. Within the result obtained accelerations up to 213X for the Lorenz system and Buck converter are observed in the case of the Laplace equation in 2 dimensions can achieve accelerations up to 9,7X, in the case of the equation Laplace in 3 dimensions can achieve accelerations up to 8,6X and in the case of statistical analysis of SNP acceleration of 26,9X parallel CPU and 8,2X parallel GPU was obtainedMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y ArquitecturaFacultad de Ingeniería y ArquitecturaTabares Soto, Reinel (2016) Programación paralela sobre arquitecturas heterogéneas. Maestría thesis, Univesidad Nacional de Colombia Sede Manizales.0 Generalidades / Computer science, information and general works5 Ciencias naturales y matemáticas / Science6 Tecnología (ciencias aplicadas) / TechnologyGPUCUDAAnalisis no linealProgramación paralela sobre arquitecturas heterogéneasTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1053771802.2016.pdfapplication/pdf12352786https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/57830/1/1053771802.2016.pdf5968c80f92d6763a5a4fd25e963eb78bMD51THUMBNAIL1053771802.2016.pdf.jpg1053771802.2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4101https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/57830/2/1053771802.2016.pdf.jpg2343ac45d18db51f86cd36d54aa9625cMD52unal/57830oai:repositorio.unal.edu.co:unal/578302024-03-29 23:09:04.534Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |