Usando aceleradores remotos para mejorar la productividad de la librería BLAS

Autores UPV
Año
CONGRESO Usando aceleradores remotos para mejorar la productividad de la librería BLAS

Abstract

Las técnicas de virtualización han mostrado que reportan beneficios a los centros de datos y otras instalaciones de computación. En este aspecto, no solo las máquinas virtuales permiten reducir el tamaño de la infraestructura de computación mientras se incrementa la utilización de otros recursos, sino que también la virtualización de componentes individuales de computadores puede proporcionar beneficios signicativos. Es el caso, por ejemplo, de la técnica de la virtualización remota de GPU, implementada en distintos frameworks durante los últimos años. En este artículo se presenta un nuevo middleware para la virtualización de otro de los componentes: la propia CPU. Nuestra propuesta usa aceleradores remotos para realizar una serie de cálculos que inicialmente iban a ser llevados a cabo en la CPU local, haciendo el proceso totalmente transparente para la aplicación y sin modificar su código fuente. Haciendo uso de la librería BLAS como caso de estudio, hemos realizado una evaluación de prestaciones usando distintas configuraciones de sistemas comprendiendo procesadores ARM, ATOM y Xeon así como tarjetas de red de InfiniBand QDR, FDR y Connect-IB. También se ha hecho uso de la GPU Tesla K40 de NVIDIA. Nuestros resultados no solo demuestran que el middleware implementado es factible, si no que muestran también que librerías matemáticas como BLAS pueden experimentar una aceleración de entre uno y dos órdenes de magnitud, a pesar de tener que mover datos hacia y de vuelta de/desde servidores remotos.