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rCUDA: Uso Remoto de GPUs para Acelerar Aplicaciones de Cómputo

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rCUDA: Uso Remoto de GPUs para Acelerar Aplicaciones de Cómputo - PowerPoint PPT Presentation


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rCUDA: Uso Remoto de GPUs para Acelerar Aplicaciones de Cómputo. Carlos Reaño González Grupo de Arquitecturas Paralelas. I Encuentro Estudiantes de Doctorado UPV 12 de junio de 2014, Valencia. Motivación. Tipos GPU (Unidad Procesamiento Gráfico): Visualizar gráficos

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rcuda uso remoto de gpus para acelerar aplicaciones de c mputo

rCUDA: Uso Remoto de GPUs para Acelerar Aplicaciones de Cómputo

Carlos Reaño González

Grupo de Arquitecturas Paralelas

I Encuentro Estudiantes de Doctorado UPV

12 de junio de 2014, Valencia

motivaci n
Motivación
  • Tipos GPU (Unidad Procesamiento Gráfico):
    • Visualizar gráficos
    • Acelerar cómputo (p. ej. multiplicación de matrices)
  • Centros computación actuales: plataformas heterogéneas (CPUs + GPUs )
  • GPUs:
    • Reducen tiempo ejecución aplicaciones paralelas
    • Incrementan costes
    • Consumo de energía
    • Baja utilización GPUs (generalmente)
  • Solución: compartir GPUs

I Encuentro Estudiantes Doctorado

motivaci n1
Motivación
  • Tecnologías aceleración cómputo con GPUs:
    • OpenCL y CUDA
  • CUDA:

GPU

Computador

Red

GPU

GPU

Computador

Computador

GPU

Computador

I Encuentro Estudiantes Doctorado

motivaci n2
Motivación
  • rCUDA: CUDA remoto

¡Todos los computadorescompartenlas GPUs presentes en la red!

Computador

Red

GPU

Computador

Computador

Computador

I Encuentro Estudiantes Doctorado

objetivos y etapas t esis
Objetivos y Etapas Tesis
  • Estudios previos: uso remoto GPUs viable
  • Objetivo de esta Tesis:
    • Versión completa rCUDA
    • Transferencia a la industria
  • Etapas principales:
    • 100% compatibilidad con CUDA
    • Optimización transferencias redes altas prestaciones
    • Transferencia a la industria

I Encuentro Estudiantes Doctorado

posibles utilidades
Posibles Utilidades
  • Menor coste
  • Menor consumo
  • Mayor flexibilidad
  • Aplicaciones con gran cantidad de cómputo en paralelo:
    • Algebra computacional
    • Dinámica de fluidos
    • Análisis de imágenes
    • Finanzas
    • ...

CUDA

rCUDA

I Encuentro Estudiantes Doctorado

slide7

http://www.rcuda.net

rCUDA Team

Adrian Castelló

Sergio Iserte

Rafael Mayo

Enrique S. Quintana-Ortí

Antonio Peña(1)

Carlos Reaño

Federico Silla

José Duato

(1) Actualmente en Argonne National Lab. (USA)

I Encuentro Estudiantes Doctorado

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