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Publicações do PESC

Título
Construção de Núcleos Paralelos de Álgebra Linear Computacional com Execução Guiada por Fluxo de Dados
Linha de pesquisa
Arquitetura e Sistemas Operacionais
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
11/9/2015
Resumo
Núcleos de Álgebra Linear possuem um papel fundamental em diversos sistemas de simulação de reservatórios petrolíferos empregados no mercado atualmente. Devido ao crescimento dos problemas simulados por esses sistemas, o tempo de processamento de tais núcleos tornou-se um fator determinante para viabilidade dos simuladores. Contudo, devido ao grande potencial de paralelismo oferecido pelas CPUs modernas, a implementação dos núcleos paralelos mostrou-se uma opção promissora para diminuição do tempo de processamento dessas aplicações. Acredita-se que a aplicação de modelos paralelos, mais especificamente o modelo dataflow, possam tirar maior proveito da dependência de dados presente nos núcleos apresentados. O presente trabalho consiste em implementar núcleos paralelos de álgebra linear utilizando o modelo dataflow como base. Para tal, os ambientes Trebuchet e Sucuri foram utilizadas. Os núcleos implementados, foram avaliados com um conjunto de dados reais provenientes de simuladores utilizados no mercado. Os resultados foram comparados com versões implementadas em OpenMP e Intel MKL. Pode-se observar que a baixa granularidade de um conjunto de núcleos, somados a sobrecarga dos ambientes dataflow, limitaram o desempenho das aplicações. Porém, os núcleos Produto Matriz Vetor e Produto Matriz Matriz, mostraram-se promissores, chegando a superar as versões de comparação para o primeiro caso.
Abstract
Linear algebra kernels are of fundamental importance to many petroleum reservoir simulators used extensively by the industry. Due to the growth of problems simulated by these systems, the processing time of each kernel became a determinant to the feasibility of simulators. However, as a result of a highly potential parallelism ofered by modern CPUs, the parallel implementation of some algebra linear kernels proved to be a promising option to reduce the execution time of these applications. We believe that some parallel models, the dataflow model to be more specific, could take some advantages from the data dependencies that some linear algebra kernels have. This work aims to present a set of parallel linear algebra kernels implemented by applying the dataflow model. To do so, the dataflow virtual machine Trebuchet and the dataflow library Sucuri were applied. The kernels implementations, as well as the dataflow model, were evaluated using real data extracted from reservoir simulators used by the industry. Results were compared with OpenMP and Intel (R) Math Kernel Library implementations. We could note that the low granularity of some kernels added to the overhead of each dataflow environment put a lid on some applications performance. However, the Matrix Vector Product and the Matrix Matrix Product kernels demonstrated to be promising, overcoming the state of art implementation.
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