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Dissertação

CARM-based approach for sparse computation characterisation EVALUATED

Detalhes: A pesquisa envolvendo computação de matrizes esparsas tem sido um foco central de investigação de computação de alto desempenho, devido à sua presença impactante em vários campos científicos. No entanto, a complexidade associada à variedade de algoritmos e formatos de armazenamento tornam a melhoria do seu desempenho uma tarefa árdua. Para este propósito, o CARM é uma abordagem muito utilizada de modelação de desempenho, oferecendo uma análise intuitiva das principais limitações da aplicação, representando o desempenho máximo que a micro-arquitetura disponibiliza e a capacidade da aplicação examinada de usufruir da mesma. No entanto, esta abordagem de modelação não conseguem representar adequadamente as limitações características da computação de matrizes esparsas, que são limitadas pelos acessos de mmemória irregulares e indiretos, o que põe em questão tanto a caracterização destas aplicações como a análise resultante da mesma. Para melhorar a abordagem do CARM relativamente à computação de matrizes esparsas, esta Tese propõe uma metodologia que permite derivar as limitações de desempenho e potência da micro-arquitetura dentro destes cenários, com possibilidade de expansão para diversos formatos e tipos de computação. Usando a mesma, um novo modelo CARM é utilizado para analisar computação sobre matrizes esparsas, oferecendo uma avaliação mais precisa da maneira como os acessos de memória usufruem das caches, para execução usando uma ou múltiplas threads. Adicionalmente, medidas de optimização são exploradas, como reordenação de matrizes e alteração de frequência do núcleo, para aumentar o desempenho e eficiência energética da computação respetivamente.
Keywords: Computação usando matrizes esparsas, Modelação de desempenho, CARM, Eficiencia energética.

Discussão: novembro 23, 2022, 15:0