Efektivní implementace výpočetně náročných algoritmů na Intel Xeon Phi
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá implementáciou a optimalizáciou výpočtovo náročných algoritmov na koprocesore Intel Xeon Phi. Koprocesor Xeon Phi bol predstavený firmou Intel v roku 2012 ako odpoveď na obrovský nárast v používaní technológie GPGPU. Xeon Phi disponuje podstatne väčším výkonom ako procesor, preto je podobne ako GPGPU vhodnou platformou pre beh výpočtovo náročných programov. Xeon Phi zatiaľ v praxi nie je velmi používaný, preto je potrebné hľadať možné oblasti uplatnenia. Rozrastá sa ale jeho použitie v superpočítačových centrách, napríklad Milky Way 2 - Guangzhou (Čina), Salomon - Ostrava. Cieľom tohto dokumentu je oboznámiť čitateľa s problematikou implementácie náročných algoritmov na akceleračnej karte Xeon Phi, ich optimalizácie a meranie výkonu. Výkon koprocesoru Intel Xeon Phi bude porovnávaný s výkonom procesorov Intel Xeon. V teoretickej časti práce bude čitateľ oboznámený s architektúrou a princípmi koprocesoru Xeon Phi. Budeme sa venovať výhodám ale aj nevýhodám tohto koprocesoru, ktoré budú často porovnávané s všeobecnými vlastnosťami procesorov. Témou bude taktiež otázka, kedy je vhodné zvoliť pre výpočet akcelerečnú kartu Xeon Phi a kedy procesor. Detailne si vysvetlíme a znázorníme výber vhodných algoritmov pre Xeon Phi, postup ich implementácie, optimalizácie a meranie výkonu. Okrem toho budú rozoberané problémy a úskalia, ktoré môžu nastať pri implementácii algoritmov a používaní koprocesoru. Dané demonštrujeme najskôr na ukážkových problémoch, ktoré boli riešené na Ostravskom superpočítači Anselm. V prvom rade to budú jednoduché benchamrky typu násobenie matíc, násobenie matice a vektora, na ktorých budú ukázané základné princípy implementácie optimálnych algoritmov pre koprocesor Xeon Phi. Napríklad pri benchmarku násobenia matice a vektora bolo dosiahnutých asi 6.5% teoretického výkonu koprocesoru. Ďalším, komplexnejším problémom bude N-Body Simulation - simulácia pohybu častíc v priestore, na ktorom sme otestovali potenciál Xeon Phi. Výkon koprocesoru sa pri tomto benchmarku vyšplhal až na viac ako 35% teoretického výkonu - 725 gFLOPS (maximálny výkon 2000 gFLOPS pre dáta s jednoduchou presnosťou). Čitateľ sa okrem iného môže dozvedieť aj zaujímavé informácie z oblasti fyzikálnych simulácií, konkrétne bude reč o module pre MATLAB (k-Wave). K-Wave sa zaoberá simuláciou šírenia akustických vĺn v 1D, 2D a 3D, čo sa využíva napríklad pri simulácii šírenia ultrazvukových vĺn v mäkkých tkanivách. Na koniec si stručne povieme o portovaní už existujúcich knižníc, modulov či programov na Xeon Phi zo snahou využitia jeho potenciálu. Bude to napríklad kroskompilácia knižníc HDF5, ZLIB či konca interpretu jazyka Python s modulmi Numpy a Scipy.
This thesis is dedicated to the implementation of high performance algorithms on the Intel Xeon Phi coprocessor. The Xeon phi was introduced by Intel as a new MIC (Many Integrated Core) architecture in 2012. The theoretical part of the thesis is focused on the architecture of the coprocessor (with peak performance of 2 tFLOPS for a single precision data) and on the procedure of algorithms implementation and optimization. The theoretical knowledge is then applied to a practical examples with demonstration of the implementation and the optimization of algorithms and work with the coprocessor. In the practical part of the thesis, simple benchmarks such as a vector matrix multiplication and a matrix multiplication are explained and implemented. In the first benchmark 6.5% of theoretical coprocessor performance was achieved, in the second it was much more. In following chapter a more complex benchmark - simulation of a particles system (N-Body), that reached more than 35% of coprocessor performance (725 gFLOPS), is discussed. The following section is dedicated to some interesting problems such as optimization of a MATLAB module k-Wave (propagation of the ultrasound waves), extraction of I-vector (speech processing), cross-compilation of existing libraries, modules and programs. In the conclusion of the thesis the usage the potential of the Intel Xeon Phi is evaluated.
This thesis is dedicated to the implementation of high performance algorithms on the Intel Xeon Phi coprocessor. The Xeon phi was introduced by Intel as a new MIC (Many Integrated Core) architecture in 2012. The theoretical part of the thesis is focused on the architecture of the coprocessor (with peak performance of 2 tFLOPS for a single precision data) and on the procedure of algorithms implementation and optimization. The theoretical knowledge is then applied to a practical examples with demonstration of the implementation and the optimization of algorithms and work with the coprocessor. In the practical part of the thesis, simple benchmarks such as a vector matrix multiplication and a matrix multiplication are explained and implemented. In the first benchmark 6.5% of theoretical coprocessor performance was achieved, in the second it was much more. In following chapter a more complex benchmark - simulation of a particles system (N-Body), that reached more than 35% of coprocessor performance (725 gFLOPS), is discussed. The following section is dedicated to some interesting problems such as optimization of a MATLAB module k-Wave (propagation of the ultrasound waves), extraction of I-vector (speech processing), cross-compilation of existing libraries, modules and programs. In the conclusion of the thesis the usage the potential of the Intel Xeon Phi is evaluated.
Description
Citation
ŠIMEK, D. Efektivní implementace výpočetně náročných algoritmů na Intel Xeon Phi [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Miroslav Švéda, CSc. (místopředseda)
Ing. František Grézl, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-15
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 A. Otázky u obhajoby: Jak se změní využitelnost akceleračních karet Xeon Phi po spuštění superpočítače Salomon, kde budou použity výrazně výkonější CPU v kombinaci se 2 kartami Xeon Phi?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení