r CUDA Uso Remoto de GPUs para Acelerar
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r. CUDA: Uso Remoto de GPUs para Acelerar Aplicaciones de Cómputo Carlos Reaño González Grupo de Arquitecturas Paralelas I Encuentro Estudiantes de Doctorado UPV 12 de junio de 2014, Valencia
Motivación � Tipos GPU (Unidad Procesamiento Gráfico): ◦ Visualizar gráficos ◦ Acelerar cómputo (p. ej. multiplicación de matrices) � Centros computación actuales: plataformas heterogéneas (CPUs + GPUs ) � GPUs: √ Reducen tiempo ejecución aplicaciones paralelas X Incrementan costes X Consumo de energía X Baja utilización GPUs (generalmente) � Solución: I Encuentro Estudiantes Doctorado compartir GPUs 2
Motivación � Tecnologías aceleración cómputo con GPUs: ◦ Open. CL y CUDA � CUDA: GPU Computador GPU I Encuentro Estudiantes Doctorado Red GPU Computador 3
Motivación � r. CUDA: CUDA remoto ¡Todos los computadores comparten las GPUs presentes en la red! Computador Red Computador GPU Computador I Encuentro Estudiantes Doctorado 4
Objetivos y Etapas Tesis � Estudios previos: uso remoto GPUs viable � Objetivo de esta Tesis: ◦ Versión completa r. CUDA ◦ Transferencia a la industria � Etapas principales: ◦ 100% compatibilidad con CUDA ◦ Optimización transferencias redes altas prestaciones ◦ Transferencia a la industria I Encuentro Estudiantes Doctorado 5
Posibles Utilidades � Aplicaciones con gran cantidad de cómputo en paralelo: ◦ Algebra computacional ◦ Dinámica de fluidos ◦ Análisis de imágenes ◦ Finanzas ◦. . . � Menor coste � Menor consumo � Mayor flexibilidad I Encuentro Estudiantes Doctorado 6
http: //www. rcuda. net r. CUDA Team Antonio Peña(1) Carlos Reaño Federico Silla José Duato Adrian Castelló Sergio Iserte Rafael Mayo Enrique S. Quintana-Ortí (1) Actualmente en Argonne National Lab. (USA) I Encuentro Estudiantes Doctorado 7