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Ajuste nas dimensões de kernels para dispositivos aceleradores com base na análise de características arquiteturais e na utilização de ferramenta de autotuning

Currently there is a performance gap between the Central Processing Unit (CPU) and the Graphics Processing Unit (GPU), this gap has made developers have an interest in applications that exploit the joint work between CPUs and GPUs. However, to create such applications developers face challenges rang...

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Autor principal: Queiroz Filho, João Martins de
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:
Programação paralela (Computação)
Arranjos de lógica programável em campo
Processamento eletrônico de dados
Parallel programming (Computer science)
Field programmable gate arrays
Electronic data processing
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6010
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spelling riut-1-60102020-11-09T19:10:16Z Ajuste nas dimensões de kernels para dispositivos aceleradores com base na análise de características arquiteturais e na utilização de ferramenta de autotuning Adjusting the dimensions of kernels for accelerator devices based on the analysis of architectural features and the use of the autotuning tool Queiroz Filho, João Martins de Gonçalves, Rogério Aparecido Foleiss, Juliano Henrique Borsato, Frank Helbert Gonçalves, Rogério Aparecido Programação paralela (Computação) Arranjos de lógica programável em campo Processamento eletrônico de dados Parallel programming (Computer science) Field programmable gate arrays Electronic data processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Currently there is a performance gap between the Central Processing Unit (CPU) and the Graphics Processing Unit (GPU), this gap has made developers have an interest in applications that exploit the joint work between CPUs and GPUs. However, to create such applications developers face challenges ranging from transforming legacy code to multicore systems until they find the optimal configuration for the target device architecture. In this way, this work has as its objective to analyze the choice of configurations for the arrangement of threads. We are using software tools in an attempt to extract the best performance for device accelerators, in this case GPUs. To achieve this goal a set of algorithms of the Polybench, KernelGen and NVIDIA Samples were used which had their kernels tested with the OpenTuner autotuning tool. Benchmarks were executed and the results of some metrics were collected using nvprof NVIDIA’s profiling tool to choose the best configuration for each context. The results suggest that the most efficient way to find the best configuration for the architecture is to use autotuning tools, because for certain sizes it becomes impracticable to choose the configuration through exhaustive search or random choices. Atualmente há uma lacuna de desempenho entre Unidade Central de Processamento (CPU) e Unidade de Processamento Gráfico (GPU), esta lacuna fez com que desenvolvedores tenham o interesse por aplicações que exploram o trabalho conjunto entre CPUs e GPUs. Contudo para criar essas aplicações os desenvolvedores encontram desafios, desde transformar código legado para sistemas multicores até encontrar a configuração ideal para a arquitetura do dispositivo alvo. Desta forma, este trabalho tem como objetivo analisar por meio de ferramentas de autotuning de software a escolha de configurações para o arranjo de threads, na tentativa de extrair o melhor desempenho para dispositivos aceleradores, neste caso GPUs. Para alcançar esse objetivo foi utilizado um subconjunto de algoritmos da família Polybech, KernelGen e NVIDIA CUDA Samples que tiveram seus kernels testados com a ferramenta de autotuning OpenTuner. Os benchmarks foram executados e resultados de algumas métricas foram coletados utilizando a ferramenta de perfilamento nvprof da NVIDIA para a escolha da melhor configuração para cada contexto. Os resultados sugerem que o meio mais eficiente para se encontrar a melhor configuração para a arquitetura é utilizando ferramentas de autotuning, pois para determinados tamanhos torna-se inviável a escolha da configuração por meio de busca exaustiva ou por escolhas aleatórias. 2020-11-09T19:10:16Z 2020-11-09T19:10:16Z 2018-06-20 bachelorThesis QUEIROZ FILHO, João Martins de. Ajuste nas dimensões de kernels para dispositivos aceleradores com base na análise de características arquiteturais e na utilização de ferramenta de autotuning. 2018. 97 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6010 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Campo Mourao Brasil Departamento Acadêmico de Computação Ciência da Computação UTFPR
institution Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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topic Programação paralela (Computação)
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Arranjos de lógica programável em campo
Processamento eletrônico de dados
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Field programmable gate arrays
Electronic data processing
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Queiroz Filho, João Martins de
Ajuste nas dimensões de kernels para dispositivos aceleradores com base na análise de características arquiteturais e na utilização de ferramenta de autotuning
description Currently there is a performance gap between the Central Processing Unit (CPU) and the Graphics Processing Unit (GPU), this gap has made developers have an interest in applications that exploit the joint work between CPUs and GPUs. However, to create such applications developers face challenges ranging from transforming legacy code to multicore systems until they find the optimal configuration for the target device architecture. In this way, this work has as its objective to analyze the choice of configurations for the arrangement of threads. We are using software tools in an attempt to extract the best performance for device accelerators, in this case GPUs. To achieve this goal a set of algorithms of the Polybench, KernelGen and NVIDIA Samples were used which had their kernels tested with the OpenTuner autotuning tool. Benchmarks were executed and the results of some metrics were collected using nvprof NVIDIA’s profiling tool to choose the best configuration for each context. The results suggest that the most efficient way to find the best configuration for the architecture is to use autotuning tools, because for certain sizes it becomes impracticable to choose the configuration through exhaustive search or random choices.
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