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rCUDA: Uso Remoto de GPUs para Acelerar
Aplicaciones de Cómputo
I Encuentro Estudiantes de Doctorado UPV12 de junio de 2014, Valencia
Carlos Reaño GonzálezGrupo de Arquitecturas Paralelas
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2
Motivación
I Encuentro Estudiantes Doctorado
Tipos GPU (Unidad Procesamiento Gráfico):◦ Visualizar gráficos◦ Acelerar cómputo (p. ej. multiplicación de
matrices) Centros computación actuales: plataformas
heterogéneas (CPUs + GPUs ) GPUs:
√ Reducen tiempo ejecución aplicaciones paralelasX Incrementan costesX Consumo de energíaX Baja utilización GPUs (generalmente)
Solución: compartir GPUs
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Tecnologías aceleración cómputo con GPUs:
◦ OpenCL y CUDA
CUDA:
Motivación
Computador
RedComputador
GPU
GPU
Computador
GPU
Computador
GPU
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rCUDA: CUDA remoto
Motivación
Computador
RedComputador
GPU
Computador
Computador
¡Todos los computadores comparten las
GPUs presentes en la red!
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5
Estudios previos: uso remoto GPUs viable
Objetivo de esta Tesis:
◦Versión completa rCUDA
◦Transferencia a la industria
Etapas principales:
◦ 100% compatibilidad con CUDA
◦ Optimización transferencias redes altas prestaciones
◦ Transferencia a la industria
Objetivos y Etapas Tesis
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6
Menor coste
Menor consumo
Mayor flexibilidad
Aplicaciones con gran cantidad de cómputo en
paralelo:
◦ Algebra computacional
◦ Dinámica de fluidos
◦ Análisis de imágenes
◦ Finanzas
◦ ...
Posibles Utilidades
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CU
DA
rCU
DA
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7
http://www.rcuda.net
Antonio Peña(1)
Carlos ReañoFederico SillaJosé Duato
(1) Actualmente en Argonne National Lab. (USA)
Adrian CastellóSergio IserteRafael Mayo
Enrique S. Quintana-Ortí
rCUDA TeamrCUDA Team
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