Inclusión de GPUS en Arquitecturas de Alto Desempeño

Abstract

Los importantes avances en la computación han permitido el abordaje de problemas cada vez más complejos. A su vez, para el cálculo científico se han desarrollado infraestructuras dedicadas de alto desempeño con gran poder de cómputo. En este sentido, en la Facultad de Ingeniería (FING) de la Universidad de la República (UdelaR), Uruguay se han hecho diferentes esfuerzos para la construcción de una plataforma de alto desempeño. En los comienzos de la década de 2000 se empezó a trabajar con pequeñas plataformas de alto desempeño y posteriormente, se implementó un cluster de bajo porte, denominado Medusa. En base a esta experiencia, se desarrolló una infraestructura de mayor porte, el Cluster FING que cuenta con 9 nodos de 2 procesadores de 4 cores cada uno interconectados mediante una red Gigabyte Ethernet (configuración del año 2008). Posteriormente, la plataforma de cómputo fue extendida anexando un nodo basado en tecnología de GPU con 4 dispositivos Tesla C1060.
En este trabajo se presenta el estudio de esta nueva arquitectura para computación de alto desempeño, promisoria en cuanto al ratio capacidad de cómputo vs costo económico, con principal énfasis en la evaluación del hardware con el que se cuenta en nuestro entorno de trabajo. Se estudian las características de la plataforma utilizada, se describen las conexiones empleadas y se evalúa el hardware utilizando una variante del conocido benchmark HPL, originario para arquitecturas tradicionales. Además, se describen algunas de las aplicaciones desarrolladas sobre la arquitectura, entre las que se destacan: métodos de álgebra lineal (resolución de sistemas lineales, inversión de matrices), técnicas heurísticas (algoritmos evolutivos y genéticos) y algoritmos de computación gráfica (Radiosidad, Ray Tracing).