PSkel-MPPA: Uma Adaptação do Framework PSkel para o Processador Manycore MPPA-256

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PSkel-MPPA: Uma Adaptação do Framework PSkel para o Processador Manycore MPPA-256

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Title: PSkel-MPPA: Uma Adaptação do Framework PSkel para o Processador Manycore MPPA-256
Author: Podestá Junior, Emmanuel
Abstract: Aplicações paralelas podem ser classificadas de acordo com o padrão de computação e coordenação. Dentre os padrões mais conhecidos destacam-se o map, reduce, pipeline, scan e stencil. Este último é muito utilizado em diversas áreas, como simulação física de partículas, previsão meteorológica, termodinâmica, resolução de funções diferenciais, manipulação de imagens, entre outras. O PSkel é um framework de programação paralela desenvolvido para simplificar o desenvolvimento de aplicações que seguem o padrão stencil. Utilizando uma abstração de alto nível, programador define o kernel da computação, enquanto o framework se encarrega de executar a computação paralela em multicores e em Graphics Processing Units (GPUs) de maneira eficiente. O objetivo deste trabalho é propor uma adaptação do framework PSkel para o processador manycore emergente MPPA-256, batizada de PSkel-MPPA. A motivação para tal adaptação está relacionada à dificuldade de desenvolvimento de aplicações do padrão stencil para o MPPA-256, tendo em vista as suas características arquiteturais intrínsecas que tornam o desenvolvimento de aplicações paralelas onerosas e suscetíveis a erros. A adaptação do framework permite simplificar o desenvolvimento de aplicações stencil para o MPPA-256, escondendo do desenvolvedor detalhes de implementação, tais como a necessidade de comunicação explícita entre as memórias do chip e a distribuição de computações entre os núcleos de processamento. Diversos experimentos foram efetuados com a solução proposta para o MPPA-256, comparando-a com a solução para multicores já existente. Os resultados mostraram que a solução proposta para o MPPA-256 permite reduzir o consumo de energia das aplicações stencil em até 1.45x apesar de apresentar uma perda de desempenho de até 3.3x.
Description: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/187858
Date: 2018-06-21


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