Future Processor Hardware Architectures for the Benefit of Precise Particle Accelerator Modeling - Locāns, Uldis (Latvijas Universitāte, 2017)
Jaunās procesoru arhitektūras, kā grafiskie procesori (GPU) un Intel Many Integrated Cores (MIC) procesori, sniedz milzīgu veiktspējas potenciālu augstas veiktspējas skaitļošanas aplikācijās. Tomēr izstrādājot programmatūru, kas spēj izmantot šīs jaunās tehnoloģijas ir jāsaskarās ar dažādiem papildus grūtībām. Programmām ir jāspēj izmantot papildus paralēlisms, ko piedāvā šīs iekārtās, tām ir jāspēj pielāgoties dažādām procesoru arhitektūrām un jāizmanto dažādas izstrādes platformas, lai aplikācija spēdu darboties uz iekārtām no dažādiem ražotājiem. Dynamic Kernel Scheduler (DKS) tika izstrādāts, lai nodrošinātu papildus programmatūras slāni starp programmu un papildus processoriem. DKS nodrošina komunikāciju starp aplikāciju un šīm iekārtām, uzdevumu izpildi uz iekārtas un piedāvā bibliotēku ar algoritmiem, kas optimizēti darbībai uz šīm iekārtām. Algoritmi, kas pieejami DKS, tiek izstrādāti izmantojot CUDA, OpenCL un OpenMP tehnoloģijas. Atkarībā no pieejamās iekārtas DKS spēj pārslēgties starp šiem risinājumiem un izvēlēties pareizo algoritma implementāciju. DKS tika izmantots, lai nodrošinātu papilduis processoru atbalstu tādās aplikācijās kā OPAL (Object-oriented Particle Accelerator Library), musrfit un PET (Positron Emission Tomography) attētlu rekonstruēšanas aplikācijā. Šīs programmas tiek izstrādātas Paul Scherrer Institut un ETH Zurich, un izmantotas daļiņu paātrinātāju modelēšanā un experimentālo datu analīzē. Sasniegtie rezultāti rāda, ka izmantojot papildus processorus iespējams sasniegt ievērojamu paātrinājumu programmu izpildes laikā un ar DKS palīdzību tiek atvieglota GPU un Intel MIC integrācija un uzturēšana esošajās aplikācijās. Jaunno processoru arhitektūru potenciāls tiek papildus nodemonstrēts pārnesot uz CUDA mbtrack aplikāciju, kas izstrādāta SOLEIL (French national synchrotron facility). Šī programma PSI tiek izmantota, lai modelētu nestabilitātes saistītos daļiņu kūļos un pārejošos effektus, ko rada daļiņu plūsma mijiedarbojoties ar apkārtējiem elementiem. Izmantojot skaitļošanas jaudu, kas pieejama GPU, ir iespējams šīs simulācijas pārnest no lielākiem CPU klasteriem un vienkāršāku sistēmu, kas sastāv no processora papildināta ar vienu grafisko karti. Atslēgas vārdi: Aparatūras paātrinātāji, GPU skaitļošana, Intel MIC, CUDA, OpenCL, OpenMP

Emerging processor architectures such as graphical processing units (GPUs) and Intel Many Integrated Cores (MICs) provide a huge performance potential for high performance computing. However developing software that uses these hardware accelerators introduces additional challenges for the developer. These challenges may include exposing increased parallelism, handling different hardware designs, and using multiple development frameworks in order to utilize devices from different vendors. The Dynamic Kernel Scheduler (DKS) is being developed in order to provide a software layer between the host application and different hardware accelerators. DKS handles the communication between the host and the device, schedules task execution, and provides a library of built-in algorithms. Algorithms available in the DKS library will be written in CUDA, OpenCL, and OpenMP. Depending on the available hardware, the DKS can select the appropriate implementation of the algorithm. The DKS was used to enable co-processor usage in applications such as OPAL (Object-oriented Particle Accelerator Library), musrfit and PET (Positron Emission Tomography) Image reconstruction application. These applications are developed at Paul Scherrer Institut, and ETH Zurich for particle accelerator modeling and experimental data analysis, and used by the world wide user community. The achieved results show that substantial speedups in application execution times can be achieved using co-processors compared to CPUs and with the help of DKS the process of integrating new processors in existing applications is simplified and more maintainable. The potential of the new hardware architectures is further demonstrated by porting to CUDA application for multibunch tracking (mbtrack) developed at SOLEIL (French national synchrotron facility). This application is used at PSI for detailed study of coupled bunch instabilities and transient beam-loading. By using the computational power of the GPUs the necessary simulations can be done on the GPU instead of a larger computing cluster that would be required otherwise. Keywords: Hardware acceleration, GPU computing, Intel MIC, CUDA, OpenCL, OpenMP
Nākotnes procesoru arhitektūru pielietojums precīzu daļiņu paātrinātāju modelēšanā
Keywords: Datorzinātnes; Computer science; GPU computing