Infraestrutura de computação heterogênea: desenvolvimento e suporte

• Processo: 17/14575-6
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2017
• Vigência (Término): 30 de junho de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física das Partículas Elementares e Campos
• Pesquisador responsável: Sergio Ferraz Novaes
• Beneficiário: Silvio Luiz Stanzani
• Instituição-sede: Núcleo de Computação Científica (NCC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo, SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/01907-0 - Centro de Pesquisa e Análise de São Paulo, AP.TEM
• Assunto(s): Computação heterogênea

Resumo

Prevê-se que o avanço de processadores especiais, também conhecidos como aceleradores computacionais ou coprocessadores, estabeleça uma nova tendência na área de computação de alto desempenho. Considera-se que a maioria das arquiteturas dedicadas para futuros sistemas exascale basear-se-ão em uma quantidade significativa de componentes heterogêneos. Da mesma forma que a transição de processadores de núcleo único para multi-núcleo tornou-se um processo irreversível, a transição da computação homogênea para a heterogênea parece ser também uma tendência duradoura porque diferentes tipos de processamento são executados mais rápido em diferentes tipos de núcleos. Experiências com o uso de arquiteturas heterogêneas para computação numérica e científica estão em andamento em várias instituições de pesquisa em todo o mundo, incluindo o CERN Openlab, uma equipe de engenheiros e cientistas da computação que avalia e integra tecnologias e serviços de última geração em colaboração com a indústria, concentrando-se na aplicação para futuros upgrades dos ativos de computação high-end dos sistemas de aquisição de dados dos detectores do LHC e do Worldwide LHC Computing Grid (WLCG).Embora as unidades de processamento de muitos núcleos parecem ser facilmente adaptadas para lidar com tarefas de computação de alto desempenho, mais recentemente, os pesquisadores também aumentaram o uso de processadores baseados em FPGA nas grandes tarefas de simulação. Espera-se que as arquiteturas de computação futuras sejam sistemas híbridos com CPUs multi-núcleo, co-processadores de múltiplos núcleos, GPUs de uso geral e aceleradores baseados em tecnologias FPGA trabalhando em conjunto para oferecer um desempenho aprimorado para as necessidades de computação científica mais exigentes.