Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware
- Autores
- Casas, Nicanor Blas; De Luca, Graciela Elisabeth; Giulianelli, Daniel Alberto; Díaz, Federico; Valiente, Waldo; Martín, Sergio
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage-Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.
Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: De Luca, Graciela Elisabeth. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. 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: Valiente, Waldo. 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. - Materia
-
HARDWARE
PROGRAMACION
ALGORITMOS
Schönhage- Strassen
004.35 - 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:123456789/407
Ver los metadatos del registro completo
id |
RDUNLAM_8fcbf0813edc92df6e2c6b6bafaca5a5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/407 |
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 hardwareCasas, Nicanor BlasDe Luca, Graciela ElisabethGiulianelli, Daniel AlbertoDíaz, FedericoValiente, WaldoMartín, SergioHARDWAREPROGRAMACIONALGORITMOSSchönhage- Strassen004.35En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage-Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación.Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: De Luca, Graciela Elisabeth. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. 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: Valiente, Waldo. 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.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)20142019-10-23T15:55:00Z2019-10-23T15:55:00Zinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfapplication/pdfCasas, N. B., De Luca, G. E., Guilianelli, D. A.; Diaz, F., Valiente, W., Martín, S. (7-8 mayo de 2014). Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Ponencia]. XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. RedUNCI 2014, http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407spainfo:eu-repo/grantAgreement/UNLaM/PROINCE/C2-ING-018/AR. Buenos Aires. San Justoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)reponame:Repositorio Digital UNLaMinstname:Universidad Nacional de La Matanza2025-10-16T10:05:30Zoai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/407instacron:UNLaMInstitucionalhttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/oaicytunlam@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-10-16 10:05:30.648Repositorio 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 Casas, Nicanor Blas HARDWARE PROGRAMACION ALGORITMOS Schönhage- Strassen 004.35 |
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 |
Casas, Nicanor Blas De Luca, Graciela Elisabeth Giulianelli, Daniel Alberto Díaz, Federico Valiente, Waldo Martín, Sergio |
author |
Casas, Nicanor Blas |
author_facet |
Casas, Nicanor Blas De Luca, Graciela Elisabeth Giulianelli, Daniel Alberto Díaz, Federico Valiente, Waldo Martín, Sergio |
author_role |
author |
author2 |
De Luca, Graciela Elisabeth Giulianelli, Daniel Alberto Díaz, Federico Valiente, Waldo Martín, Sergio |
author2_role |
author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
HARDWARE PROGRAMACION ALGORITMOS Schönhage- Strassen 004.35 |
topic |
HARDWARE PROGRAMACION ALGORITMOS Schönhage- Strassen 004.35 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage-Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación. Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: De Luca, Graciela Elisabeth. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. 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: Valiente, Waldo. 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. |
description |
En este artículo presentamos el proyecto de investigación sobre optimización de algoritmos científicos programados para para arquitecturas many-core. Estas arquitecturas proveen un gran potencial para los algoritmos que optimizaremos gracias a su alto nivel de paralelismo y simplicidad. En particular en este proyecto, se utilizará programación de procesamiento general para clusters de computadoras con placas gráficas (GPUs). En una primera etapa, continuamos la investigación realizada sobre algoritmos de simulación tipo N-Body para su optimización sobre arquitecturas GPU, esta vez mediante el uso de profilers de hardware. Buscamos determinar cuáles son los indicadores que indiquen un potencial para realizar optimizaciones mediante herramientas de profiling que provean información obtenida directamente del hardware utilizado. Luego, en una segunda etapa, ampliaremos dicha investigación para analizar algoritmos de multiplicación de enteros de tamaño arbitrario (Schönhage-Strassen) y de cálculo trayectorias de satélites (SGP4 y SDP4). Finalmente, utilizando dicha información de profiling tanto de las GPUs como las CPUs, buscamos elaborar una guía de optimizaciones basadas en profiling para algoritmos científicos –especialmente pensada para clusters de GPUs– que pueda ser consultada por científicos y programadores de otras áreas de la ciencia. En este artículo se presentan las tres etapas que componen este proyecto de investigación. |
publishDate |
2014 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2014 2019-10-23T15:55:00Z 2019-10-23T15:55:00Z |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
Casas, N. B., De Luca, G. E., Guilianelli, D. A.; Diaz, F., Valiente, W., Martín, S. (7-8 mayo de 2014). Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Ponencia]. XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. RedUNCI 2014, http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407 |
identifier_str_mv |
Casas, N. B., De Luca, G. E., Guilianelli, D. A.; Diaz, F., Valiente, W., Martín, S. (7-8 mayo de 2014). Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Ponencia]. XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. RedUNCI 2014, http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407 |
url |
http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/grantAgreement/UNLaM/PROINCE/C2-ING-018/AR. Buenos Aires. San Justo |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC 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/ Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
publisher.none.fl_str_mv |
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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_ |
1846145783133372416 |
score |
13.216834 |