Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL
- Autores
- Costi, Ulises
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Rucci, Enzo
Chichizola, Franco - Descripción
- Desde hace años, los aceleradores van tomando mayor protagonismo en la comunidad de HPC. Con la introducción de los Xeon Phi de segunda generación, con nombre en código Knights Landing (KNL), la comunidad dispone de un nuevo acelerador x86 que trae importantes mejoras con respecto a su predecesor. Entre ellas se destacan la ejecución fuera de orden, la duplicación de la cantidad de VPUs, y la integración de una memoria de alto ancho de banda. Una de las áreas bien conocidas por demandar gran poder de cómputo es la teoría de grafos, siendo el algoritmo Floyd-Warshall (FW) un caso bien conocido de la misma. La popularidad y alta demanda computacional de FW lo vuelve un caso interesante de análisis en HPC. Es por este motivo que esta tesina se enfoca en evaluar el uso de arquitectura Xeon Phi KNL para acelerar el algoritmo FW. Partiendo de una versión paralela “clásica” de FW, se muestra cómo aumenta el rendimiento con cada optimización aplicada hasta llegar a la solución optimizada, con la cual se logró un pico de 1039 GFLOPS. Complementariamente, se analizaron diferentes variantes de la implementación, con el fin de evaluar su utilidad en distintos escenarios alternativos. Por último, el código se encuentra disponible para beneficio de la comunidad académica, científica y productiva.
Licenciado en Informática
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Xeon Phi
Knights Landing
Floyd-Warshal
AVX-512
MCDRAM
HPC
Hyper-Threading
grafo
caminos mínimos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/109801
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_80ace81e78055a68dd845d08776ed1a4 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/109801 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNLCosti, UlisesCiencias InformáticasXeon PhiKnights LandingFloyd-WarshalAVX-512MCDRAMHPCHyper-Threadinggrafocaminos mínimosDesde hace años, los aceleradores van tomando mayor protagonismo en la comunidad de HPC. Con la introducción de los Xeon Phi de segunda generación, con nombre en código Knights Landing (KNL), la comunidad dispone de un nuevo acelerador x86 que trae importantes mejoras con respecto a su predecesor. Entre ellas se destacan la ejecución fuera de orden, la duplicación de la cantidad de VPUs, y la integración de una memoria de alto ancho de banda. Una de las áreas bien conocidas por demandar gran poder de cómputo es la teoría de grafos, siendo el algoritmo Floyd-Warshall (FW) un caso bien conocido de la misma. La popularidad y alta demanda computacional de FW lo vuelve un caso interesante de análisis en HPC. Es por este motivo que esta tesina se enfoca en evaluar el uso de arquitectura Xeon Phi KNL para acelerar el algoritmo FW. Partiendo de una versión paralela “clásica” de FW, se muestra cómo aumenta el rendimiento con cada optimización aplicada hasta llegar a la solución optimizada, con la cual se logró un pico de 1039 GFLOPS. Complementariamente, se analizaron diferentes variantes de la implementación, con el fin de evaluar su utilidad en distintos escenarios alternativos. Por último, el código se encuentra disponible para beneficio de la comunidad académica, científica y productiva.Licenciado en InformáticaUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaRucci, EnzoChichizola, Franco2020-11-11info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/109801spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:24:49Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/109801Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:24:49.86SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
title |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
spellingShingle |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL Costi, Ulises Ciencias Informáticas Xeon Phi Knights Landing Floyd-Warshal AVX-512 MCDRAM HPC Hyper-Threading grafo caminos mínimos |
title_short |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
title_full |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
title_fullStr |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
title_full_unstemmed |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
title_sort |
Aceleración del algoritmo Floyd-Warshall sobre Intel Xeon Phi KNL |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Costi, Ulises |
author |
Costi, Ulises |
author_facet |
Costi, Ulises |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Rucci, Enzo Chichizola, Franco |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Xeon Phi Knights Landing Floyd-Warshal AVX-512 MCDRAM HPC Hyper-Threading grafo caminos mínimos |
topic |
Ciencias Informáticas Xeon Phi Knights Landing Floyd-Warshal AVX-512 MCDRAM HPC Hyper-Threading grafo caminos mínimos |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Desde hace años, los aceleradores van tomando mayor protagonismo en la comunidad de HPC. Con la introducción de los Xeon Phi de segunda generación, con nombre en código Knights Landing (KNL), la comunidad dispone de un nuevo acelerador x86 que trae importantes mejoras con respecto a su predecesor. Entre ellas se destacan la ejecución fuera de orden, la duplicación de la cantidad de VPUs, y la integración de una memoria de alto ancho de banda. Una de las áreas bien conocidas por demandar gran poder de cómputo es la teoría de grafos, siendo el algoritmo Floyd-Warshall (FW) un caso bien conocido de la misma. La popularidad y alta demanda computacional de FW lo vuelve un caso interesante de análisis en HPC. Es por este motivo que esta tesina se enfoca en evaluar el uso de arquitectura Xeon Phi KNL para acelerar el algoritmo FW. Partiendo de una versión paralela “clásica” de FW, se muestra cómo aumenta el rendimiento con cada optimización aplicada hasta llegar a la solución optimizada, con la cual se logró un pico de 1039 GFLOPS. Complementariamente, se analizaron diferentes variantes de la implementación, con el fin de evaluar su utilidad en distintos escenarios alternativos. Por último, el código se encuentra disponible para beneficio de la comunidad académica, científica y productiva. Licenciado en Informática Universidad Nacional de La Plata Facultad de Informática |
description |
Desde hace años, los aceleradores van tomando mayor protagonismo en la comunidad de HPC. Con la introducción de los Xeon Phi de segunda generación, con nombre en código Knights Landing (KNL), la comunidad dispone de un nuevo acelerador x86 que trae importantes mejoras con respecto a su predecesor. Entre ellas se destacan la ejecución fuera de orden, la duplicación de la cantidad de VPUs, y la integración de una memoria de alto ancho de banda. Una de las áreas bien conocidas por demandar gran poder de cómputo es la teoría de grafos, siendo el algoritmo Floyd-Warshall (FW) un caso bien conocido de la misma. La popularidad y alta demanda computacional de FW lo vuelve un caso interesante de análisis en HPC. Es por este motivo que esta tesina se enfoca en evaluar el uso de arquitectura Xeon Phi KNL para acelerar el algoritmo FW. Partiendo de una versión paralela “clásica” de FW, se muestra cómo aumenta el rendimiento con cada optimización aplicada hasta llegar a la solución optimizada, con la cual se logró un pico de 1039 GFLOPS. Complementariamente, se analizaron diferentes variantes de la implementación, con el fin de evaluar su utilidad en distintos escenarios alternativos. Por último, el código se encuentra disponible para beneficio de la comunidad académica, científica y productiva. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020-11-11 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion Tesis de grado http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado |
format |
bachelorThesis |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/109801 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/109801 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844616125738909696 |
score |
13.070432 |