DistributedCL: middleware de processamento distribuído em GPU com interface da API OpenCL.
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11822 |
Resumo: | Este trabalho apresenta a proposta de um middleware, chamado DistributedCL, que torna transparente o processamento paralelo em GPUs distribuídas. Com o suporte do middleware DistributedCL uma aplicação, preparada para utilizar a API OpenCL, pode executar de forma distribuída, utilizando GPUs remotas, de forma transparente e sem necessidade de alteração ou nova compilação do seu código. A arquitetura proposta para o middleware DistributedCL é modular, com camadas bem definidas e um protótipo foi construído de acordo com a arquitetura, onde foram empregados vários pontos de otimização, incluindo o envio de dados em lotes, comunicação assíncrona via rede e chamada assíncrona da API OpenCL. O protótipo do middleware DistributedCL foi avaliado com o uso de benchmarks disponíveis e também foi desenvolvido o benchmark CLBench, para avaliação de acordo com a quantidade dos dados. O desempenho do protótipo se mostrou bom, superior às propostas semelhantes, tendo alguns resultados próximos do ideal, sendo o tamanho dos dados para transmissão através da rede o maior fator limitante. |
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DistributedCL: middleware de processamento distribuído em GPU com interface da API OpenCL.DistributedCL: middleware de processamento distribuído em GPU com interface da API OpenCL.Electronic EngineeringOpenCLGPGPUGPUmiddlewaredistributed systemsEngenharia EletrônicaOpenCLGPGPUGPUmiddlewareprocessamento distribuídoCNPQ::ENGENHARIASEste trabalho apresenta a proposta de um middleware, chamado DistributedCL, que torna transparente o processamento paralelo em GPUs distribuídas. Com o suporte do middleware DistributedCL uma aplicação, preparada para utilizar a API OpenCL, pode executar de forma distribuída, utilizando GPUs remotas, de forma transparente e sem necessidade de alteração ou nova compilação do seu código. A arquitetura proposta para o middleware DistributedCL é modular, com camadas bem definidas e um protótipo foi construído de acordo com a arquitetura, onde foram empregados vários pontos de otimização, incluindo o envio de dados em lotes, comunicação assíncrona via rede e chamada assíncrona da API OpenCL. O protótipo do middleware DistributedCL foi avaliado com o uso de benchmarks disponíveis e também foi desenvolvido o benchmark CLBench, para avaliação de acordo com a quantidade dos dados. O desempenho do protótipo se mostrou bom, superior às propostas semelhantes, tendo alguns resultados próximos do ideal, sendo o tamanho dos dados para transmissão através da rede o maior fator limitante.This work proposes a middleware, called DistributedCL, which makes parallel processing on distributed GPUs transparent. With DistributedCL middleware support, an OpenCL enabled application can run in a distributed manner, using remote GPUs, transparently and without alteration to the code or recompilation. The proposed architecture for the DistributedCL middleware is modular, with well-defined layers. A prototype was built according to the architecture, into which were introduced multiple optimization features, including batch data transfer, asynchronous network communication and asynchronous OpenCL API invocation. The prototype was evaluated using available benchmarks and a specific benchmark, the CLBench, was developed to facilitate evaluations according to the amount of processed data. The prototype presented good performance, higher compared to similar proposals. The size of data for transmission over the network showed to be the biggest limiting factor.Universidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de EngenhariaBRUERJPrograma de Pós-Graduação em Engenharia EletrônicaSztajnberg, Alexandrehttp://lattes.cnpq.br/0403732822984772Rodriguez, Noemi de La Rocquehttp://lattes.cnpq.br/4933326132948063Rebello, Eugene Francis Vinodhttp://lattes.cnpq.br/8795680989708219França, Felipe Maia Galvãohttp://lattes.cnpq.br/1097952760431187Tupinamba, Andre Luiz Rocha2021-01-06T19:18:46Z2015-03-232013-07-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfTUPINAMBA, Andre Luiz Rocha. DistributedCL: middleware de processamento distribuído em GPU com interface da API OpenCL.. 2013. 90 f. Dissertação (Mestrado em Redes de Telecomunicações; Sistemas Inteligentes e Automação) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11822porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJ2024-02-27T18:16:51Zoai:www.bdtd.uerj.br:1/11822Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:16:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
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Este trabalho apresenta a proposta de um middleware, chamado DistributedCL, que torna transparente o processamento paralelo em GPUs distribuídas. Com o suporte do middleware DistributedCL uma aplicação, preparada para utilizar a API OpenCL, pode executar de forma distribuída, utilizando GPUs remotas, de forma transparente e sem necessidade de alteração ou nova compilação do seu código. A arquitetura proposta para o middleware DistributedCL é modular, com camadas bem definidas e um protótipo foi construído de acordo com a arquitetura, onde foram empregados vários pontos de otimização, incluindo o envio de dados em lotes, comunicação assíncrona via rede e chamada assíncrona da API OpenCL. O protótipo do middleware DistributedCL foi avaliado com o uso de benchmarks disponíveis e também foi desenvolvido o benchmark CLBench, para avaliação de acordo com a quantidade dos dados. O desempenho do protótipo se mostrou bom, superior às propostas semelhantes, tendo alguns resultados próximos do ideal, sendo o tamanho dos dados para transmissão através da rede o maior fator limitante. |
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