Análise de Aplicação baseada em Tarefas em Arquitetura Híbrida CPU/GPU - Pinto, Vinícius Garcia; Schnorr, Lucas Mello; Legrand, Arnaud (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2017)
Este trabalho apresenta uma abordagem modular e incremental para análise de desempenho de aplicações baseadas em tarefas em arquiteturas híbridas. A estratégia proposta é construída sobre ferramentas atuais para análise de dados como R, pjdump, ggplot e plotly. A abordagem é validada por meio de um estudo de caso da fatoração de Cholesky. 1. Introdução Os atuais sistemas de Processamento de Alto Desempenho têm sido construídos com nós computacionais híbridos visando atender a crescente demanda por poder computacional. Entretanto, a exploração eficiente e escalável destas arquiteturas têm se tornado desafiadora. Uma solução em potencial para esta questão é a programação da aplicação utilizando um grafo de tarefas. No momento da execução, estas tarefas são mapeadas para o hardware da plataforma por meio de uma camada de software intermediária chamada runtime. Esta abordagem permite remover sincronizações artificiais, implementar politicas de escalonamento complexas bem como automatizar as transferências de dados.