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Paralelização de laços e tarefas usando map-reduce em clusters heterogêneos na nuvem para cargas de trabalho científicas

Processo: 17/21339-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Guido Costa Souza de Araújo
Beneficiário:Hervé Yviquel
Supervisor no Exterior: Xavier Martorell
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : Barcelona Supercomputing Center (BSC), Espanha  
Vinculado à bolsa:14/25694-8 - Paralelização de laços usando map-reduce na nuvem para cargas de trabalho científicas, BP.PD
Assunto(s):Programação paralela   Computação de alto desempenho   Computação em cluster

Resumo

Neste projeto, buscamos abordar as complexidades da programação de clusters de nuvens modernos contendo componentes heterogêneos, como CPUs e GPUs. De fato, as aplicações científicas modernas precisam explorar todo o tipo de padrão de programação paralela para atingir os objetivos de desempenho. A descarga de computação é um modelo de programação em que os fragmentos do programa (por exemplo, hot loops) são anotados para que sua execução seja realizada em hardware dedicado ou dispositivos aceleradores disponíveis. Embora o descarregamento tenha sido amplamente utilizado para mover computação para GPUs, através de padrões de anotações baseados em diretivas, como OpenMP, a computação de descarregamento para clusters de computadores muito grandes na nuvem pode se tornar uma tarefa complexa e pesada. Normalmente, requer misturar modelos de programação (por exemplo, OpenMP e MPI) e idiomas (por exemplo, C/C++ e Scala), lidando com vários mecanismos de controle de acesso de diferentes nuvens (por exemplo, AWS e Azure) e integrando tudo isso em um único aplicativo. Para este fim, desenvolvemos uma estrutura para permitir o uso da nuvem como um dispositivo de descarga de computação. Esta estrutura integra as diretrizes do OpenMP, os nós Map-Reduce Spark baseados na nuvem e o gerenciamento remoto de comunicação, de modo que a nuvem apareça ao programador como outro dispositivo disponível em seu computador local. Então, este projeto visa ampliar o modelo de execução de descarregamento de nuvem, bem como as diretivas OpenMP, a fim de aumentar o poder de processamento do dispositivo da nuvem, realizando parte da computação nas GPUs disponíveis no cluster. (AU)

Publicações científicas
(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)
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. Citações Web of Science: 1.

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