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Autor(es): Martin, Sergio
Tinetti, Fernando
Casas, Nicanor Blas
De Luca, Graciela
Giulianelli, Daniel Alberto
Título: N-Body simulation using GP-GPU: evaluating host/device memory transference overhead
Descriptores y temas: GPU optimization
HARDWARE
Simulation
Optimization
Editor: Universidad CAECE
Referencia sugerida: Martin, S. M.; Tinetti, F. G.;Casas, N. B.; De Luca, G. E.;Giulianelli, D. A.(21-25 octubre de 2013). N-Body simulation using GP-GPU: evaluating host/device memory transference overhead. [Ponencia]. WPDP- XIII Workshop procesamiento distribuido y paralelo, Mar del Plata. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/409
Resumen: Los algoritmos de simulación de N-Body se encuentran entre los más utilizados en el campo de la informática científica. Especialmente en astrofísica computacional, se utilizan para simular escenarios gravitacionales para sistemas solares o colisiones galácticas. Las versiones paralelas de dichos algoritmos N-Body han sido ampliamente diseñadas y optimizadas para esquemas de computación distribuida y multinúcleo. Sin embargo, los algoritmos N-Body siguen siendo una novedad en el campo de la computación GP-GPU. Aunque se ha demostrado que varios algoritmos de N-body aprovechan el potencial de un procesador GPU moderno, existen complejidades adicionales que presenta esta arquitectura que podrían analizarse para posibles optimizaciones. En este artículo, presentamos el problema de host a dispositivo (GPU), y viceversa, la transferencia de datos y analizamos una forma de estimar su impacto en el rendimiento de las simulaciones.
Resumen y filiaciones: N-Body simulation algorithms are amongst the most commonly used within the field of scientific computing. Especially in computational astrophysics, they are used to simulate gravitational scenarios for solar systems or galactic collisions. Parallel versions of such N-Body algorithms have been extensively designed and optimized for multicore and distributed computing schemes. However, N-Body algorithms are still a novelty in the field of GP-GPU computing. Although several N-body algorithms have been proved to harness the potential of a modern GPU processor, there are additional complexities that this architecture presents that could be analyzed for possible optimizations. In this article, we introduce the problem of host to device (GPU) – and vice versa – data transferring overhead and analyze a way to estimate its impact in the performance of simulations.
Fil: Martín, Sergio. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Tinetti, Fernando G. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; Argentina.
Fil: Tinetti, Fernando G. Comisión de Investigación Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Casas, Nicanor Blas. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: De Luca, Graciela. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
Fil: Giulianelli, Daniel Alberto. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
URI: http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/409
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