Performance and enregy optimization of the iterative solution of sparse linear systems on multicore processors

• Autores: Maria Barreda Vayá
• Directores de la Tesis: José Ignacio Aliaga Estellés (dir. tes.) , Enrique Salvador Quintana Ortí (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Jaume I ( España ) en 2017
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 176
• Tribunal Calificador de la Tesis: María Inmaculada García Fernández (presid.) , José R. Herrero (secret.) , Alfredo Remón Gómez (voc.) , Matthias Bollhöfer (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen
  • español

    Los sistemas dispersos de ecuaciones lineales aparecen en numerosas aplicaciones científicas y de ingeniería así como en procesos de análisis que involucran grandes volúmenes de datos. El interés de estas aplicaciones y el hecho de que la solución del sistema lineal sea, de manera habitual, una parte costosa de su tratamiento ha promovido el diseño y las implementaciones de alto rendimiento de formatos de almacenamiento de matrices, algoritmos y bibliotecas para tratar de manera eficiente estos problemas de álgebra lineal en procesadores de propósito general, siguiendo la evolución de las arquitecturas de computadores.

    Las arquitecturas de alto rendimiento permiten la solución de aplicaciones complejas mediante la utilización de varios procesadores multinúcleo. Como consecuencia, los desarrolladores se enfrentan al reto de implementar algoritmos paralelos que exploten de manera eficaz la concurrencia del hardware. Por otro lado, los avances en el número de transistores que pueden integrarse en un circuito no han gozado de una reducción proporcional en la potencia disipada por la tecnología CMOS, postulando a la potencia como un problema fundamental que la comunidad que trabaja en temas de computación de alto rendimiento debe afrontar. Desgraciadamente, a pesar de la importancia del consumo energético, son pocos los programadores que tienen en cuenta este factor en sus desarrollos de software.

    En esta tesis doctoral abordamos la solución de sistemas dispersos de ecuaciones lineales utilizando métodos iterativos precondicionados basados en subespacios de Krylov. En concreto, centramos nuestros esfuerzos en ILUPACK, una biblioteca que implementa precondicionadores de tipo ILU multinivel para la solución eficiente de sistemas lineales dispersos. El incremento en el número de ecuaciones de estos sistemas, y la aparición de nuevas arquitecturas, motiva el desarrollo de una versión paralela de ILUPACK que optimice tanto el tiempo de ejecución como el consumo energético en arquitecturas multinúcleo actuales y en clusters de nodos construidos a partir de esta tecnología. De manera general, el objetivo principal de la tesis doctoral es el diseño, implementación y evaluación de resolutores paralelos energéticamente eficientes para sistemas lineales dispersos orientados a procesadores multinúcleo así como aceleradores hardware como el Intel Xeon Phi.

    Para lograr el objetivo general de la tesis doctoral, optimizamos ILUPACK aprovechando el paralelismo de tareas del método mediante los modelos de programación subyacentes en OmpSs y MPI. Estas implementaciónes están dirigidas asimismo a la ejecución sobre arquitecturas especializadas de tipo NUMA y el Intel Xeon Phi. Finalmente, la eficiencia energética de las implementaciones resultantes se evalúan sobre diferentes arquitecturas multinúcleo, haciendo uso de un entorno automático para detectar sumideros de potencia desarrollado en el marco de la tesis doctoral.

  • English

    En esta tesis doctoral se aborda la solución de sistemas dispersos de ecuaciones lineales utilizando métodos iterativos precondicionados basados en subespacios de Krylov. En concreto, se centra en ILUPACK, una biblioteca que implementa precondicionadores de tipo ILU multinivel para la solución eficiente de sistemas lineales dispersos. El incremento en el número de ecuaciones, y la aparición de nuevas arquitecturas, motiva el desarrollo de una versión paralela de ILUPACK que optimice tanto el tiempo de ejecución como el consumo energético en arquitecturas multinúcleo actuales y en clusters de nodos construidos con esta tecnología. El objetivo principal de la tesis es el diseño, implementación y valuación de resolutores paralelos energéticamente eficientes para sistemas lineales dispersos orientados a procesadores multinúcleo así como aceleradores hardware como el Intel Xeon Phi. Para lograr este objetivo, se aprovecha el paralelismo de tareas mediante OmpSs y MPI, y se desarrolla un entorno automático para detectar ineficiencias energéticas.