• čeština
    • English
    • русский
    • Deutsch
    • français
    • polski
    • українська
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
    • Deutsch
    • français
    • polski
    • українська
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2018
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2018
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Efektivní komunikace v multi-GPU systémech

Efficient Communication in Multi-GPU Systems

Thumbnail
View/Open
Posudek-Oponent prace-21440_o.pdf (91.20Kb)
Posudek-Vedouci prace-21440_v.pdf (86.70Kb)
final-thesis.pdf (1.730Mb)
review_114942.html (1.439Kb)
Author
Špeťko, Matej
Advisor
Vaverka, Filip
Referee
Jaroš, Jiří
Grade
C
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Po predstavení CUDA technológie od Nvidie môžu byť na grafických kartách počítané všeobecné výpočty. Grafické karty sú v podstate paralelné procesory s vysokým výpočtovým výkonom. Moderné superpočítače bývajú vybavené grafickými kartami ako akcelerátormi. Pri niektorých aplikáciách však výkon jednej grafickej karty nestačí a ich výpočet musí byť rozdelený medzi niekoľko grafických kariet. Počas výpočtu je potrebné vymieňať medzi grafickými kartami čiastkové výsledky. Táto komunikácia značne brzdí výpočet a preto je potrebné skúmať metódy efektívnej komunikácie medzi grafickými kartami - metódy ktoré menej zapájajú CPU, znižujú odozvu a zdieľajú systémové zásobníky. V tejto diplomovej práci je skúmaná komunikácia grafických kariet v rámci jedného uzla aj v rámci celého superpočítača. Hlavný dôraz je na technológie GPUDirect od Nvidie a CUDA-Aware MPI. Následne je predstavený k-Wave toolbox, aplikácia pre simuláciu šírenia akustických vĺn. Táto aplikácia je akcelerovaná pomocou CUDA-Aware MPI. Do tejto aplikácie je taktiež pridaná podpora peer-to-peer prenosov pomocou CUDA Inter-process Communication.
 
After the introduction of CUDA by Nvidia, the GPUs became devices capable of accelerating any general purpose computation. GPUs are designed as parallel processors which posses huge computation power. Modern supercomputers are often equipped with GPU accelerators. Sometimes single GPU performance is not enough for a scientific application and it needs to scale over multiple GPUs. During the computation, there is a need for the GPUs to exchange partial results. This communication represents computation overhead and it is important to research methods of the effective communication between GPUs. This means less CPU involvement, lower latency and shared system buffers. This thesis is focused on inter-node and intra-node GPU-to-GPU communication using GPUDirect technologies from Nvidia and CUDA-Aware MPI. Subsequently, k-Wave toolbox for simulating the propagation of acoustic waves is introduced. This application is accelerated by using CUDA-Aware MPI. Peer-to-peer transfer support is also integrated to k-Wave using CUDA Inter-process Communication.
 
Keywords
CUDA, MPI, GPUDirect, RDMA, CUDA-Aware MPI, CUDA IPC, Anselm, HPC, GPGPU, peer-to-peer, k-Wave., CUDA, MPI, GPUDirect, RDMA, CUDA-Aware MPI, CUDA IPC, Anselm, HPC, GPGPU, peer-to-peer, k-Wave.
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Počítačové a vestavěné systémy
Composition of Committee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (místopředseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (člen)
Date of defence
2018-08-29
Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " C ". Otázky u obhajoby: Řešil jste nějak správné bindování MPI procesů a k nim odpovídající GPU? Aby se mi nemohlo stát, že proces běžící na socketu 0 pracuje s kartou připojenou k socketu 1. Jakým způsobem byla testována korektnost výpočtu aplikace k-Wave (tedy, že dává správné výsledky)?
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/84943
Source
ŠPEŤKO, M. Efektivní komunikace v multi-GPU systémech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Collections
  • 2018 [163]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV