Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware
- Autores
- Giulianelli, Daniel Alberto; De Luca, Graciela Elizabeth; Casas, Nicanor Blas; Díaz, Federico; Martín, Sergio; Valiente, Waldo; Maximiliano, Jesús Hernán
- Año de publicación
- 2015
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- informe técnico
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- En este proyecto de investigación está enfocado primeramente en desarrollar técnicas de optimización basadas en información de bajo nivel obtenida directamente del hardware de las unidades de procesamiento gráfico (conocido como GPU), que puedan ser aplicadas a todo tipo de algoritmos científicos en una o varias computadoras con GPU conectadas en red. Se investigó cómo los indicadores de hardware de la GPU proveen dicha información, investigamos cuál es el efecto de cada indicador por separado o de varios en conjunto sobre el rendimiento de los algoritmos ejecutados. Para esto utilizamos herramientas de profiling provistas por los fabricantes de las GPU. Luego se probaron optimizaciones en distinto algoritmos científicos tales como el N-Body para simulaciones gravitatorias, Schönhage-Strassen para multiplicación de enteros, y SGP4/SDP4 para predicción de posición orbital de satélites artificiales, BLAS en matrices dispersas, entre otros. Se evaluó en la etapa final cuales son los indicadores y técnicas de optimización comunes a los diferentes algoritmos, y una guía de optimización utilizando indicadores de hardware de GPU que pueda ser utilizada por científicos y programadores de cualquier área tanto para una sola computadora, como para un clúster de computadoras con GPU conectadas por red.
Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: De Luca, Graciela Elizabeth. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Díaz, Federico. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Martín, Sergio. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Valiente, Waldo. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Maximiliano, Jesús Hernán. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. - Materia
-
HARDWARE
GP-GPU
OPTIMIZACION
Matrices dispersas - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Matanza
- OAI Identificador
- oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/410
Ver los metadatos del registro completo
id |
RDUNLAM_77ced67d4ca989686381e44ec82a1c8b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/410 |
network_acronym_str |
RDUNLAM |
repository_id_str |
a |
network_name_str |
Repositorio Digital UNLaM |
spelling |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardwareGiulianelli, Daniel AlbertoDe Luca, Graciela ElizabethCasas, Nicanor BlasDíaz, FedericoMartín, SergioValiente, WaldoMaximiliano, Jesús HernánHARDWAREGP-GPUOPTIMIZACIONMatrices dispersasEn este proyecto de investigación está enfocado primeramente en desarrollar técnicas de optimización basadas en información de bajo nivel obtenida directamente del hardware de las unidades de procesamiento gráfico (conocido como GPU), que puedan ser aplicadas a todo tipo de algoritmos científicos en una o varias computadoras con GPU conectadas en red. Se investigó cómo los indicadores de hardware de la GPU proveen dicha información, investigamos cuál es el efecto de cada indicador por separado o de varios en conjunto sobre el rendimiento de los algoritmos ejecutados. Para esto utilizamos herramientas de profiling provistas por los fabricantes de las GPU. Luego se probaron optimizaciones en distinto algoritmos científicos tales como el N-Body para simulaciones gravitatorias, Schönhage-Strassen para multiplicación de enteros, y SGP4/SDP4 para predicción de posición orbital de satélites artificiales, BLAS en matrices dispersas, entre otros. Se evaluó en la etapa final cuales son los indicadores y técnicas de optimización comunes a los diferentes algoritmos, y una guía de optimización utilizando indicadores de hardware de GPU que pueda ser utilizada por científicos y programadores de cualquier área tanto para una sola computadora, como para un clúster de computadoras con GPU conectadas por red.Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: De Luca, Graciela Elizabeth. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: Díaz, Federico. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: Martín, Sergio. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: Valiente, Waldo. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: Maximiliano, Jesús Hernán. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Universidad Nacional de La Matanza, Departamento de Ingeniería e Investigaciones TecnológicasGiulianelli, Daniel AlbertoDe Luca, Graciela Elizabeth2015-12-312019-10-23T18:41:22Z2019-10-23T18:41:22Zinfo:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18ghinfo:ar-repo/semantics/informeTecnicoapplication/pdfapplication/pdfGiulianelli, D. A., De Luca, G. E., Casas , N. B., Díaz, F., Martín, S., Valiente, W.; Maximiliano, J. H. (2015) Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Archivo PDF]. San Justo: Universidad Nacional de La Matanza. Recuperado de http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410spainfo:eu-repo/grantAgreement/C156/AR. Buenos Aires. San Justo/Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardwarehttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/408http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/409http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/412http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/413info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:Repositorio Digital UNLaMinstname:Universidad Nacional de La Matanza2025-09-29T14:28:39Zoai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/410instacron:UNLaMInstitucionalhttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/oaicytunlam@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-09-29 14:28:40.161Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanzafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
title |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
spellingShingle |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware Giulianelli, Daniel Alberto HARDWARE GP-GPU OPTIMIZACION Matrices dispersas |
title_short |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
title_full |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
title_fullStr |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
title_full_unstemmed |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
title_sort |
Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Giulianelli, Daniel Alberto De Luca, Graciela Elizabeth Casas, Nicanor Blas Díaz, Federico Martín, Sergio Valiente, Waldo Maximiliano, Jesús Hernán |
author |
Giulianelli, Daniel Alberto |
author_facet |
Giulianelli, Daniel Alberto De Luca, Graciela Elizabeth Casas, Nicanor Blas Díaz, Federico Martín, Sergio Valiente, Waldo Maximiliano, Jesús Hernán |
author_role |
author |
author2 |
De Luca, Graciela Elizabeth Casas, Nicanor Blas Díaz, Federico Martín, Sergio Valiente, Waldo Maximiliano, Jesús Hernán |
author2_role |
author author author author author author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Giulianelli, Daniel Alberto De Luca, Graciela Elizabeth |
dc.subject.none.fl_str_mv |
HARDWARE GP-GPU OPTIMIZACION Matrices dispersas |
topic |
HARDWARE GP-GPU OPTIMIZACION Matrices dispersas |
dc.description.none.fl_txt_mv |
En este proyecto de investigación está enfocado primeramente en desarrollar técnicas de optimización basadas en información de bajo nivel obtenida directamente del hardware de las unidades de procesamiento gráfico (conocido como GPU), que puedan ser aplicadas a todo tipo de algoritmos científicos en una o varias computadoras con GPU conectadas en red. Se investigó cómo los indicadores de hardware de la GPU proveen dicha información, investigamos cuál es el efecto de cada indicador por separado o de varios en conjunto sobre el rendimiento de los algoritmos ejecutados. Para esto utilizamos herramientas de profiling provistas por los fabricantes de las GPU. Luego se probaron optimizaciones en distinto algoritmos científicos tales como el N-Body para simulaciones gravitatorias, Schönhage-Strassen para multiplicación de enteros, y SGP4/SDP4 para predicción de posición orbital de satélites artificiales, BLAS en matrices dispersas, entre otros. Se evaluó en la etapa final cuales son los indicadores y técnicas de optimización comunes a los diferentes algoritmos, y una guía de optimización utilizando indicadores de hardware de GPU que pueda ser utilizada por científicos y programadores de cualquier área tanto para una sola computadora, como para un clúster de computadoras con GPU conectadas por red. Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: De Luca, Graciela Elizabeth. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Díaz, Federico. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Martín, Sergio. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Valiente, Waldo. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Maximiliano, Jesús Hernán. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. |
description |
En este proyecto de investigación está enfocado primeramente en desarrollar técnicas de optimización basadas en información de bajo nivel obtenida directamente del hardware de las unidades de procesamiento gráfico (conocido como GPU), que puedan ser aplicadas a todo tipo de algoritmos científicos en una o varias computadoras con GPU conectadas en red. Se investigó cómo los indicadores de hardware de la GPU proveen dicha información, investigamos cuál es el efecto de cada indicador por separado o de varios en conjunto sobre el rendimiento de los algoritmos ejecutados. Para esto utilizamos herramientas de profiling provistas por los fabricantes de las GPU. Luego se probaron optimizaciones en distinto algoritmos científicos tales como el N-Body para simulaciones gravitatorias, Schönhage-Strassen para multiplicación de enteros, y SGP4/SDP4 para predicción de posición orbital de satélites artificiales, BLAS en matrices dispersas, entre otros. Se evaluó en la etapa final cuales son los indicadores y técnicas de optimización comunes a los diferentes algoritmos, y una guía de optimización utilizando indicadores de hardware de GPU que pueda ser utilizada por científicos y programadores de cualquier área tanto para una sola computadora, como para un clúster de computadoras con GPU conectadas por red. |
publishDate |
2015 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2015-12-31 2019-10-23T18:41:22Z 2019-10-23T18:41:22Z |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh info:ar-repo/semantics/informeTecnico |
format |
report |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
Giulianelli, D. A., De Luca, G. E., Casas , N. B., Díaz, F., Martín, S., Valiente, W.; Maximiliano, J. H. (2015) Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Archivo PDF]. San Justo: Universidad Nacional de La Matanza. Recuperado de http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410 |
identifier_str_mv |
Giulianelli, D. A., De Luca, G. E., Casas , N. B., Díaz, F., Martín, S., Valiente, W.; Maximiliano, J. H. (2015) Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Archivo PDF]. San Justo: Universidad Nacional de La Matanza. Recuperado de http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410 |
url |
http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/grantAgreement/C156/AR. Buenos Aires. San Justo/Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/408 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/409 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/412 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/413 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de La Matanza, Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de La Matanza, Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Digital UNLaM instname:Universidad Nacional de La Matanza |
reponame_str |
Repositorio Digital UNLaM |
collection |
Repositorio Digital UNLaM |
instname_str |
Universidad Nacional de La Matanza |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanza |
repository.mail.fl_str_mv |
cytunlam@gmail.com |
_version_ |
1844621530077593600 |
score |
12.558318 |