Aumentando eficiência de paralelismo de tarefas em clusters de GPUs para aplicações científicas

Resumo

O paradigma de programação baseado em tarefas é mais robusto que sua alternativa baseada em dados pois permite que o programador se expresse com maior liberdade. No entanto, a utilização do paradigma de tarefas incorre novos desafios, por exemplo, generenciamento de dependências entre tarefas, sincronização e escalonamento. Por este motivo, neste trabalho nós visamos identificar, caracterizar e otimizar os gargalos presentes na implementação do OpenMP presente na infraestrutura de compiladores LLVM. Além disso, nós iremos usar a aplicação científica HPCCS da área de dinâmica molecular para guiar nosso estudo. Finalmente, nós pretendemos testar o HPCCS usando a nossa solução em um cluster de GPUs de maneira que a execução possa ser feita da maneira mais eficiente possível ao mesmo tempo que a aplicação original necessite do mínimo de modificações. (AU)