Escalonamento por roubo de tarefas em sistemas Multi-CPU e Multi-GPU

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Pinto, Vinícius Garcia
• Orientador(a): Maillard, Nicolas Bruno
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Processamento : Alto desempenho; Processamento paralelo; Cluster
• Palavras-chave em Inglês: Parallel programming; Hybrid parallel programming; GPU; Parallel programming tools; Work stealing scheduling
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/71270

Nos últimos anos, uma das alternativas adotadas para aumentar o desempenho de sistemas de processamento de alto desempenho têm sido o uso de arquiteturas híbridas. Essas arquiteturas são constituídas de processadores multicore e coprocessadores especializados, como GPUs. Esses coprocessadores atuam como aceleradores em alguns tipos de operações. Por outro lado, as ferramentas e modelos de programação paralela atuais não são adequados para cenários híbridos, produzindo aplicações pouco portáveis. O paralelismo de tarefas considerado um paradigma de programação genérico e de alto nível pode ser adotado neste cenário. Porém, exige o uso de algoritmos de escalonamento dinâmicos, como o algoritmo de roubo de tarefas. Neste contexto, este trabalho apresenta um middleware (WORMS) que oferece suporte ao paralelismo de tarefas com escalonamento por roubo de tarefas em sistemas híbridos multi-CPU e multi-GPU. Esse middleware permite que as tarefas tenham implementação tanto para execução em CPUs quanto em GPUs, decidindo em tempo de execução qual das implementações será executada de acordo com os recursos de hardware disponíveis. Os resultados obtidos com o WORMS mostram ser possível superar, em algumas aplicações, tanto o desempenho de ferramentas de referência para execução em CPU quanto de ferramentas para execução em GPUs.