Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Optimización de cómputo QM/MM empleando arquitecturas masivamente paralelas |
| Autor: | Ferrería, Manuel; Darago, Juan Pablo |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2025-06-12 |
| Fecha de defensa: | 2015 |
| Fecha en portada: | 2015 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | González Lebrero, Mariano Camilo |
| Director Asistente: | Mocskos, Esteban Eduardo |
| Jurado: | Mininni, Pablo Daniel; Nesmachnow, Sergio |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000686_FerreriaDarago |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000686_FerreriaDarago.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000686_FerreriaDarago |
| Ubicación: | Dep.COM 000686 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Ferrería, Manuel; Darago, Juan Pablo. (2015). Optimización de cómputo QM/MM empleando arquitecturas masivamente paralelas. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000686_FerreriaDarago |
Resumen:
Este trabajo se enfoca en acelerar cálculos de estructura electrónica mediante el uso de arquitecturas de procesadores especializados en cómputo masivos. Se partió de LIO, una implementación ya existente de los algoritmos dados por la Teoría de los Funcionales de la Densidad (DFT) que ya hacía uso de placas de video para cómputo general (GPGPU). Este programa se adaptó para hacer uso de las prestaciones ofrecidas por multiprocesadores, GPUs modernas, y para el coprocesador numérico Xeon Phi de Intel. Las mejoras se enfocaron en la sección de código computacionalmente intensiva: el cálculo de la energía de intercambio y correlación. En GPU se buscó cambiar la estrategia de paralelización en la estructura del cómputo y aprovechar la mayor cantidad de memoria de las placas para almacenar más resultados intermedios. La implementación en CPU y Xeon Phi es compartida, aprovechando las prestaciones del compilador para explotar vectorización y paralelismo de manera portable. Se estudió el uso de algoritmos de partición de trabajo y balance de cargas para mantener una división equilibrada de trabajo entre unidades de cómputo, notando el impacto de estas decisiones en la escalabilidad de la implementación. Las mejoras logradas en el rendimiento de la implementación son de 8 veces por sobre la original en GPU, y de 22 veces en el caso de CPU, para los casos de prueba y configuraciones de hardware usados. Los resultados en Xeon Phi resultan comparativamente inferiores a los obtenidos con las otras arquitecturas pero se lograron identificar puntos claves del coprocesador que permitirán continuar con la tarea de optimización. En GPU se implementó y estudió, además, el uso de múltiples placas de video en una misma plataforma, escalando linealmente en función de la cantidad de los dispositivos usados para algunos casos. Adicionalmente, se observó que las implementaciones en CPU y GPU tienen un rendimiento complementario con respecto a las tareas necesarias para el cálculo de la energía de intercambio y correlación. Esto lleva a pensar que puede lograrse mejoras muy significativas con una implementación híbrida CPU-GPU, usando el hardware ya disponible. Por último, se realizó una comparativa de las arquitecturas estudiadas desde un punto de vista pragmático en el diseño de clusters de cómputo. Se espera que las técnicas expuestas en este trabajo sirvan como guía para optimizar aplicaciones de índole similar mediante el uso de estas arquitecturas, y para decidir de manera informada entre las mismas según la clase de problema a resolver.
Abstract:
The present work is focused on accelerating electronic structure calculations using massively parallel processor architectures. As a starting point, an existent implementation of the algorithms derived from the Density Functional Theory (DFT), LIO, was studied. LIO employs General Purpose Graphics Processing Unit (GPGPU) for several computations. This software was adapted to use specific features offered by multiprocessors, modern GPUs and the numerical coprocessor Intel Xeon Phi. The optimization efforts were put on the most time-consuming sections, the exchange correlation calculations. In GPU the goal was to improve parallelism in the structure of the code and store more temporary results, previously discarded due to insufficient device memory. The CPU and Xeon Phi implementation is shared, exploiting vectorization and parallelization techniques portably present in modern compilers. The use of work splitting and load balancing algorithms is also studied, in order to keep a balanced work partition between compute units. The impact of different approaches regarding the scalability of the implementation is observed. The improvements obtained in the performance of the application are up to 8 times over the original in GPU, and over 22 times in the case of the CPU in the hardware employed. The results in Xeon Phi are comparatively inferior to other architectures although key points in the coprocessor architecture were identified to encourage further optimizations. An implementation to employ multiple GPUs in a single system was developed, obtaining linear speedups in some of the studied configurations. Furthermore, it was noted that CPU and GPU have complementary performance regarding the necessary steps needed to perform the exchange-correlation calculation. This points towards potentially significant improvements regarding a hybrid CPU-GPU implementation, using already available resources. Finally, a comparison was made between the architectures from the pragmatic point of view of building a compute cluster. Hopefully, the techniques presented in this work can lead to the optimization of similar applications in the usage of these architectures, and help make an educated decision between them according to the problem at hand.
Citación:
---------- APA ----------
Ferrería, Manuel; Darago, Juan Pablo. (2015). Optimización de cómputo QM/MM empleando arquitecturas masivamente paralelas. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000686_FerreriaDarago
---------- CHICAGO ----------
Ferrería, Manuel; Darago, Juan Pablo. "Optimización de cómputo QM/MM empleando arquitecturas masivamente paralelas". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2015.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000686_FerreriaDarago
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