Регистрация / Вход
Прислать материал

Применение аппаратного ускорения на базе технологии CUDA в проектах добровольных распределенных вычислений

ФИО
Шутов Иван Викторович
Электронная почта
aa532d4ac10shutov.ivan1@gmail.com
Номинация
Информационные технологии
Институт
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ)
Кафедра
Инженерной кибернетики
ФИО научного руководителя
к.т.н Курочкин Илья Ильич
Академическая группа
ММ-12-2
Наименование тезиса
Применение аппаратного ускорения на базе технологии CUDA в проектах добровольных распределенных вычислений
Тезис

На сегодняшний день широкий спектр научных задач требует выполнения огромного количества вычислений. К ним относятся задачи ядерной физики, астрономии, гидродинамики и т.д. Создание мощных вычислительных центров требует больших затрат, а также ресурсов на их поддержку. Альтернативным подходом к решению данной проблемы являются распределенные вычисления. Зачастую научное сообщество прибегает к помощи волонтеров, предоставляющих собственные вычислительные мощности, что позволяет распределить обработку исходной задачи на множество вычислительных узлов.

Распределенная вычислительная система, построенная на основе персональных компьютеров, называется грид-системой из персональных компьютеров (ГСПК). К наиболее популярным платформам для организации ГСПК относится BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing).

Одним из наиболее важных методов повышения производительности проектов добровольных распределенных вычислений является расширение спектра вычислительных устройств, применение аппаратных ускорителей, в частности внедрение поддержки вычислений общего назначения на графических ускорителях(GPGPU).

Вторым немаловажным фактором повышения производительности проекта является балансировка нагрузки на вычислительные узлы, с целью обеспечения равномерной загрузки вычислительных узлов.

В рамках переборной задачи о поиске параллелограмма с целочисленными сторонами и диагоналями были разработаны тестовые приложения для CPU и GPU. Разработка приложения для GPU была осуществлена при помощи технологии NVIDIA CUDA.

На частном облаке дата-центра ИППИ РАН развернута BOINC-инфраструктура. На базе этой инфраструктуры развернут тестовый проект распределенных вычислений, на котором проводится оценка прироста производительности от применения аппаратного ускорения на базе GPU.

После завершения тестирования и оценки полученных результатов будет проведено исследование различных методик распределения нагрузки на вычислительные узлы.

Полученные результаты планируется применять в международных научных проектах добровольных распределенных вычислений.