Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Aceleración de cálculos de estructura electrónica mediante el uso de Procesadores Gráficos Programables |
| Autor: | Nitsche, Matías Alejandro |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2025-06-12 |
| Fecha de defensa: | 2009 |
| Fecha en portada: | 2009 |
| 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: | Furfaro, Alejandro; Rodríguez, Javier |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000755_Nitsche |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000755_Nitsche.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000755_Nitsche |
| Ubicación: | Dep.COM 000755 |
| 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. Nitsche, Matías Alejandro. (2009). Aceleración de cálculos de estructura electrónica mediante el uso de Procesadores Gráficos Programables. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000755_Nitsche |
Resumen:
En este trabajo se presenta una implementación de cálculo de estructura electrónica, basado en la Teoría de los Funcionales de la Densidad (DFT)[1], especialmente diseñada para ser ejecutada sobre un procesador gráfico (GPU). Como base de los desarrollos se utiliza un software existente, Molecole[2]. Siguiendo la literatura sobre el tema se implementan los algoritmos eficientes conocidos. Sin embargo, se introducen adaptaciones novedosas que tienen en cuenta tanto las características del hardware sobre el cual se trabaja, así como los tipos particulares de sistemas moleculares en los que se enfoca. El atractivo de este tipo de hardware es su gran poder de cómputo, producto de la arquitectura altamente paralelizada que implementa. En los cálculos en los cuales se puede aprovechar este paralelismo es posible obtener mejoras importantes en los tiempos de ejecución. Además de las mejoras en performance, se tiene en cuenta otro aspecto importante: la precisión numérica con la que se opera. Únicamente los procesadores gráficos más actuales y costosos soportan operaciones de precisión doble, y su rendimiento en comparación con las operaciones de precisión simple es aproximadamente diez veces menor[3]. Por estas razones y dado que la implementación original (Molecole) utiliza operaciones de punto flotante de precisión doble, también se analiza el impacto que tiene el uso de operaciones de precisión simple en el resultado final del cálculo. Con el software desarrollado se logra una implementación que está a la par del reconocido Gaussian ’03[4] en términos de calidad numérica, pero con una reducción en los tiempos de cómputo de hasta aproximadamente diez veces (10x) al comparar con una ejecución serial, y de hasta cuatro veces (4x), al comparar con una ejecución paralelizada en cuatro cores de CPU. Se realizan también comparaciones con el software original Molecole, SIESTA[5] y finalmente con una implementación para procesador convencional (CPU), análoga a la desarrollada en GPU. Por último, se espera que la experiencia lograda a través de la resolución de los diversos problemas encontrados al trabajar sobre este tipo de hardware sea generalizable a futuros proyectos. Es más, los resultados obtenidos no solo motivan a avanzar con el trabajo presentado, sino que también demuestran la utilidad de estos procesadores para acelerar tanto cálculos como los presentados así como posiblemente otros similares.
Abstract:
This work presents an implementation of electronic structure calculations based on the Density Functionals Theory (DFT)[1], specifically designed to be executed on a graphics processor (GPU). As the basis of the developments an existing software is used: Molecole[2]. Following the literature on this subject, the known efficient algorithms are implemented. However, novel adaptations that take into account both the characteristics of the used hardware, and the particular types of molecular systems in which this work focuses, are introduced. The appeal of such hardware is its great computational power, which is a product of the highly parallelized architecture it implements. In calculations where this parallelism can be exploited, it is possible to obtain significant improvements in execution times. In addition to execution performance improvements, another important aspect is taken into account: the numerical accuracy. Only the latest and costly graphics processors support double-precision operations, and its performance compared to single-precision operations is approximately ten times lower[3]. For these reasons and because the original implementation (Molecole) uses double-precision floating point operations, the impact over the final result of single-precision operations is analyzed. With the software developed in this work an implementation which is at par with the known Gaussian ’03 [4] in terms of numerical quality, but with a reduction in computing time to about ten times (10x) is achieved, by comparing to a serial execution, and to four times (4x) by comparing to a parallelized execution over four CPU cores. Other comparisons are also made between the original software Molecole, SIESTA[5] and an implementation that targets conventional processors (CPU), but analogous to the one developed for GPU. Finally, it is to be expected that the experience gained through solving the various problems encountered when working on this type of hardware could be generalized to future projects. Moreover, the results not only motivate to advance with the present work, but also demonstrate the usefulness of these processors to speed up these type of calculations and possibly other similar.
Citación:
---------- APA ----------
Nitsche, Matías Alejandro. (2009). Aceleración de cálculos de estructura electrónica mediante el uso de Procesadores Gráficos Programables. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000755_Nitsche
---------- CHICAGO ----------
Nitsche, Matías Alejandro. "Aceleración de cálculos de estructura electrónica mediante el uso de Procesadores Gráficos Programables". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2009.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000755_Nitsche
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