| Processo: | 24/04232-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2026 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Hervé Cédric Yviquel |
| Beneficiário: | Jhonatan Cléto |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 19/26702-8 - Tendências em Computação de Alto Desempenho, do Gerenciamento de Recursos a Novas Arquiteturas de Computadores, AP.TEM |
| Assunto(s): | Computação de alto desempenho |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | hardware accelerators | Heterogeneous HPC | OpenMP Cluster | Task Offloading | Task parallelism | Computação de Alto Desempenho |
Resumo O OpenMP Cluster (OMPC) é um modelo de programação paralela e distribuída que permite a execução de tarefas OpenMP em nós remotos de um cluster de High Performance Computing (HPC). Utilizando o OMPC é possível desenvolver aplicações capazes de escalar desde uma única máquina até um robusto supercomputador, usando apenas as diretivas do OpenMP. Essa característica torna o OMPC uma alternativa promissora à combinação de diferentes modelos e SDKs de programação paralela e distribuída, uma prática bem comum para o desenvolvimento de aplicações HPC. Contudo, as aplicações OMPC não conseguem fazer o offloading de tarefas para os aceleradores de hardware disponíveis no cluster, por exemplo para alguma das GPUs de um nó, mesmo o OpenMP suportando tal operação. Portanto, o objetivo deste projeto de pesquisa é implementar e otimizar o suporte ao offloading de tarefas para aceleradores no OMPC. Com a inclusão dessa nova funcionalidade no OMPC, fornecemos uma ferramenta de desenvolvimento que, apenas utilizando a sintaxe do OpenMP, poderá transferir tarefas para qualquer acelerador presente em um sistema HPC heterogêneo, mantendo a portabilidade das aplicações para diferentes arquiteturas de hardware. | |
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