Paralelização de laços usando map-reduce na nuvem para cargas de trabalho científicas

• Processo: 14/25694-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Guido Costa Souza de Araújo
• Beneficiário: Hervé Yviquel
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais, AP.CEPID
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/21339-7 - Paralelização de laços e tarefas usando map-reduce em clusters heterogêneos na nuvem para cargas de trabalho científicas, BE.EP.PD
• Assunto(s): Programação paralela Computação de alto desempenho
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Compiladores | Computacão de Alto Desempenho | Programação paralela | Computação Paralela

Resumo

O objetivo deste projeto é a criação de um modelo de "runtime" transparente, para código paralelo, que permita a execução remota, e distribuída, em clusters de computadores da nuvem. As idéias aqui discutidas tem por objetivo implementar e consolidar OpenMR, um novo modelo de programação, proposto pelo IC-Unicamp, que estende OpenMP e permite o programador paralelizar laços de maneira transparente na nuvem usando MapReduce. A implementação de um protótipo preliminar de OpenMR demonstrou que a proposta é viável, uma vez que produziu resultados experimentais encorajadores, e apontou para uma série de novas oportunidades de pesquisa, que serão desenvolvidas no âmbito deste projeto. Um dos atrativos do modelo OpenMR é a simplicidade da sua utilização. Sob a ótica de OpenMR, a nuvem pode ser modelada como um nível adicional na hierarquia de computação. A idéia de uma hierarquia de computação foi estabelecida ao longo de muitos anos, através do desenvolvimento da arquitetura de computador e de uma sólida pilha de software. No entanto, computação distribuída na nuvem ainda não foi integrada totalmente nesta pilha, sob o ponto de vista do modelo de programação, uma lacuna significativa que impede a utilização transparente de código remotamente. Por exemplo, um problema em aberto que deve ser abordado neste projeto é como o movimento de dados é integrado nesta hierarquia. Com custos mais elevados de comunicação, e potencialmente diferentes modelos de programação, algoritmos para otimizar esse movimento de dados de/para nuvem precisam ser melhor investigados. Outro problema está relacionado com a identificação de novas técnicas de otimização que possam esconder a latência da comunicação por meio de computação "pipelined", e outros algoritmos de paralelização.

Publicações científicas

(4)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

MORTATTI, MATHEUS; YVIQUEL, HERVE; ARAUJO, GUIDO; IEEE. Automatic Ray-Tracer Cloud Offloading in OpenMP. 2018 30TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER ARCHITECTURE AND HIGH PERFORMANCE COMPUTING (SBAC-PAD 2018), v. N/A, p. 8-pg., 2018-01-01. (17/21339-7, 14/25694-8)

YVIQUEL, HERVE; CRUZ, LAURO; ARAUJO, GUIDO. Cluster Programming using the OpenMP Accelerator Model. ACM TRANSACTIONS ON ARCHITECTURE AND CODE OPTIMIZATION, v. 15, n. 3, OCT 2018. (14/25694-8, 17/21339-7)

MORAIS, LUCAS; SILVA, VITOR; GOLDMAN, ALFREDO; ALVAREZ, CARLOS; BOSCH, JAUME; FRANK, MICHAEL; ARAUJO, GUIDO; ASSOC COMP MACHINERY. Adding Tightly-Integrated Task Scheduling Acceleration to a RISC-V Multi-core Processor. MICRO'52: THE 52ND ANNUAL IEEE/ACM INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MICROARCHITECTURE, v. N/A, p. 12-pg., 2019-01-01. (17/02682-2, 14/25694-8, 18/00687-0)

YVIQUEL, HERV; ARAUJO, GUIDO; IEEE. The Cloud as an OpenMP Offloading Device. 2017 46TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PARALLEL PROCESSING (ICPP), v. N/A, p. 10-pg., 2017-01-01. (14/25694-8)