A runtime system for data-flow task programming on multicore architectures with accelerators

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Lima, João Vicente Ferreira
• Orientador(a): Maillard, Nicolas Bruno, Raffin, Bruno
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Arquitetura : Computadores; Processamento paralelo
• Palavras-chave em Inglês: Parallel programming; Accelerators; Task parallelism; Data flow dependencies; Work stealing
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/95985

Dans cette thèse , nous proposons d’étudier des questions sur le parallélism de tâche avec dépendance de données dans le cadre de machines multicoeur avec des accélérateurs. La solution proposée a été développée en utilisant l’interface de programmation haute niveau XKaapi du projet MOAIS de l’INRIA Rhône-Alpes. D’abord nous avons étudié des questions liés à une approche d’exécution totalement asyncrone et l’ordonnancement par vol de travail sur des architectures multi-GPU. Le vol de travail avec localité de données a montré des résultats significatifs, mais il ne prend pas en compte des différents ressources de calcul. Ensuite nous avons conçu une interface et une modèle de coût qui permettent d’écrire des politiques d’ordonnancement sur XKaapi. Finalement on a évalué XKaapi sur un coprocesseur Intel Xeon Phi en mode natif. Notre conclusion est double. D’abord nous avons montré que le modèle de programmation data-flow peut être efficace sur des accélérateurs tels que des GPUs ou des coprocesseurs Intel Xeon Phi. Ensuite, le support à des différents politiques d’ordonnancement est indispensable. Les modèles de coût permettent d’obtenir de performance significatifs sur des calculs très réguliers, tandis que le vol de travail permet de redistribuer la charge en cours d’exécution.