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Dissertação

Exploiting future Exascale systems with Partitioned Global Address Spaces EVALUATED

Detalhes: A indústria de computação de alto desempenho está a evoluir rapidamente, alimentando a possibilidade de se construírem os primeiros supercomputadores exascale num futuro próximo. Com este grande salto em desempenho, o número de núcleos de CPU presentes nestes sistemas será colossal. Os modelos de comunicação síncrona usados atualmente podem não fornecer o desempenho e a escalabilidade necessários para explorar por completo o potencial dos supercomputadores do futuro. Uma mudança de paradigma para um modelo de comunicação e execução assíncrona pode ser necessário. GASPI (Global Address Space Programming Interface) implementa um espaço de endereço global particionado (PGAS) e permite transferências de dados completamente assíncronas e unilaterais, permitindo uma sobreposição de comunicação com computação. Embora promissor, o modelo PGAS ainda é imaturo. A falta de aplicações de nível industrial com este modelo gera incerteza sobre a eficácia do paradigma. O objetivo desta dissertação é contribuir para uma melhor compreensão das vantagens e desvantagens do modelo de programação do GASPI quando aplicado a problemas do mundo real. Com esse objetivo, desenvolvemos uma versão distribuída de uma implementação de um método representativo do domínio da física de plasmas, o método Particle-in-Cell (PIC). Partindo de uma implementação sequencial existente (ZPIC) avaliámos a produtividade e o desempenho do GASPI. Após uma profunda avaliação de desempenho efetuada no supercomputador MareNostrum 4, concluímos que, embora o GASPI possa ficar para trás do padrão da indústria em termos de usabilidade, seu desempenho e escalabilidade superaram uma implementação da mesma aplicação em MPI.
Keywords: Exascale, Computação de alto desempenho, GASPI, PGAS

Discussão: janeiro 14, 2021, 18:0