Exploração de múltiplos algoritmos de escalonamento de núcleos OpenCL para sistemas de processamento em nuvem multi-inquilino baseados em CPUS e GPUS

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Main Author: Vicenzi, Julio Costella
Publication Date: 2021
Language: por
Source: Manancial - Repositório Digital da UFSM
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Summary: Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Computação, RS, 2021.
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spelling Exploração de múltiplos algoritmos de escalonamento de núcleos OpenCL para sistemas de processamento em nuvem multi-inquilino baseados em CPUS e GPUSExploration of multiple scheduling algorithms for OpenCL kernels on multi-tenant cloud systems based on CPUS and GPUSOpenCLCloud computingHeterogeneous systemsParallel programmingComputação em nuvemSistemas heterogêneosProgramação paralelaCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Computação, RS, 2021.Cloud computing provides services of shared computational resources for the execution of applications by tenants through computation offloading. To deal with the computational load, the cloud’s nodes can integrate multi-core processing units with graphics processing units. The system’s heterogeneity covers applications with massive instruction, thread and data parallelism, which can be explored through the OpenCL programming model, leading to reductions in the application’s execution time for the tenants and a reduction of energy consumed to the cloud provider. This work proposes a framework for the execution of OpenCL applications on a multi-tenant cloud environment composed of a CPU and a GPU, scheduling the applications to the best device transparently, with the objective of best utilizing the computing resources, reducing execution time and energy consumed. Five scheduling algorithms are explored: First Come First Served, Weighted Round Robin, Max Min, Min Min e First Fit. The execution of the PolyBench benchmark suite is used to evaluate the performance of the framework in hardware configurations composed of an Intel Xeon Haswell processor combined with an NVIDIA Tesla K20m, NVIDIA Tesla K80 or NVIDIA GeForce 1080 Ti. For all of these configurations, First Fit is the highlighted algorithm, achieving an average acceleration of 3,04 up to 3,80 times and an average energy reduction of 33% when compared to GPU exclusive execution.Computação em nuvem provê serviços de compartilhamento de recusos computacionais para a execução de aplicações dos inquilinos atráves de computation offloading. Para lidar com a carga computacional os nós da nuvem podem integrar unidades de processamento multinúcleos com unidades de processamento gráfico. Esta heterogeneidade do sistema abrange aplicações com massivo paralelismo ao nível de instruções, threads e dados, que podem ser exploradas através do modelo de programação OpenCL, levando a diminuição do tempo de execução das aplicações dos inquilinos e redução da energia consumida pelo provedor de serviços. Este trabalho propõe um framework para a execução de aplicações OpenCL em um ambiente de nuvem multi-inquilino formado por CPU e GPU, capaz de escalonar e escolher o melhor dispositivo de maneira transparente, sem modificação do código-fonte , com a finalidade de melhor utilizar os recursos computacionais, reduzir o tempo de execução e energia. Cinco algoritmos de escalonamento são explorados: First Come First Served, Weighted Round Robin, Max Min, Min Min e First Fit. A execução de aplicações do conjunto de benchmarks Polybench é utilizado para a avaliação do desempenho do framework em configurações de hardware formadas por um processador Intel Xeon Haswell combinado a NVIDIA Tesla K20m, NVIDIA Tesla K80 ou NVIDIA GeForce 1080 Ti. Dentre todas as configurações, First Fit é o algoritmo que se destaca com aceleração média de 3,04 até 3,80 vezes, com reduções de energia de 33% em média quando comparado a execução exclusiva da GPU.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaBeck Rutzig, MateusVicenzi, Julio Costella2022-07-06T19:56:57Z2022-07-06T19:56:57Z2021-01-052021Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/25271ark:/26339/00130000057s7porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2022-07-06T19:56:58Zoai:repositorio.ufsm.br:1/25271Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/PUBhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.com||manancial@ufsm.bropendoar:2022-07-06T19:56:58Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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