Статья

Название статьи ГИБРИДНЫЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ OPENCL
Автор А. П. Антонов, В. С. Заборовский, И. О. Киселев, К. А. Антонов
Рубрика РАЗДЕЛ I. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
Месяц, год 08, 2018
Индекс УДК 004.382.2
DOI 10.23683/2311-3103-2018-8-6-18
Аннотация В последние годы рост производительности компьютерных систем перестаёт отвечать росту требований, которые общество к ним предъявляет. Это связано с приближением степени интеграции СБИС к своему физическому пределу, а так же с использованием архитектур общего назначения для выполнения узкоспециализированных задач. Решение первой проблемы не представляется возможным в краткосрочной перспективе, так как предполагает изменение фундаметальных принципов построения вычислительных систем. Примером может служить разработка массовых квантовых либо оптических вычислителей. Вторая же задача может быть решена уже сейчас. В мире высокопроизводительных вычислений прослеживается переход от построения кластеров на базе процессоров общего назначения к использованию гетерогенных вычислительных структур, в которых используются в том числе графические ускорители(GPU) и специализированные микросхемы(ASIC). Самым перспективным вариантом, с точки зрения аппаратного повышения эффективности вычислений, являются реконфигурируемые вычислители на базе FPGA. Они обладают как всеми достоинствами ASIC – низким энергопотребленеием и максимальной производительностью для отдельно взятой задачи, так и универсальностью GPU, так как конфигурацию можно изменять программно. Использование FPGA в гетерогенных кластерах стало возможным с появлением методов высокоуровневого синтеза, позволяющих проектировать конфигурацию FPGA на языках высокого уровня абстракции, таких как С/С++. В представленной статье описывается преимущества использования реконфигурируемых вычислителей над традиционными решениями, а так же рассматривается архитектура вычислителя собственной разработки, построенного на базе массива из 4 FPGA фирмы Xilinx. Для данного вычислителя был создан пакет поддержки платформы, позволяющий создавать конфигурацию при помощи языка OpenCL, который является кроссплатформенным стандартом в сфере высокопроизводительных вычислений. Также предлагается идея реализации суперкомпьютерного комплекса на базе кластера аппаратно-реконфигурируемых вычислителей и создания интеллектуальной системы, которая будет способна определить какой из типов гетерогенных вычислителей наиболее подходит для решения отдельно взятой задачи.

Скачать в PDF

Ключевые слова Гетерогенные суперкомпьютерные системы; стандарт OpenCL; реконфигурируемые вычислители; архитектуры суперкомпьютерных систем; FPGA; эволюционные алгоритмы.
Библиографический список 1. Top 500 list. – Режим доступа: https://www.top500.org, свободный (дата обращения: 01.05.2018).
2. Антонов А.П., Заборовский В.С., Киселев И.О. Специализированные реконфигурируемые вычислители в сетецентрических суперкомпьютерных системах // Системы высокой доступности. – 2018. – Т. 14, № 3. – С. 57-62.
3. Awad M. FPGA supercomputing platforms: A survey // IEEE Conference Paper: 19th International Conference on Field Programmable Logic and Applications. – 2009. – P. 564-568.
4. Antonov A.P., Mamutova O.V., Filippov A.S. Next Generation FPGA-based Platform for Network Security // 18th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Information Security and Protection of Information Technologies Session, St. Petersburg, IEEE, 2016.
– P. 116-121.
5. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Шмойлов В.И. Развитие отечественных многокристальных реконфигурируемых вычислительных систем: от воздушного к жидкостному охлаждению // Труды СПИИРАН. – 2017. – № 1. – С. 27-39.
6. OpenCL specification 1.2 // Khronos Group. – 2012. – 380 p.
7. Kobayashi R., Oobata, Y., Fujita, N., Yamaguchi, Y., Boku, T. OpenCL-ready High Speed FPGA Network for Reconfigurable High Performance Computing // HPC Asia 2018 Proceedings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region. – 2018. – P. 192-201.
8. Zwagerman M. High Level Synthesis, a Use Case Comparison with Hardware Description Language // Grand Valley State University Masters Theses. – 2015. – 36 p.
9. Intel FPGA Devices. – URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/fpga/devices.html (дата обращения 04.11.2018).
10. Xilinx Inc. – URL: https://www.xilinx.com/ (дата обращения 04.11.2018).
11. Pelcat M., Cédric Bourrasset, Luca Maggiani, François Berry. Design Productivity of a High Level Synthesis Compiler versus HDL // Proceedings of the 2016 International Conference on Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling and Simulation. – 2016. – P. 140-147.
12. Shuhao Z., Bingsheng H., Wei Z. Melia a MapReduce framework on OpenCL based FPGA // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. – 2015. – P. 27-39.
13. Румянцев Ю.А., Захаров П.Н., Абрашитова Н.А., Шматок А.В., Рыжих В.О., Гудимчук Н.Б., Атауллаханов Ф.И. Применение ПЛИС для расчета деполимеризации микротрубочки методом броуновской динамики // Труды Института системного программирования РАН. – 2016. – Т. 28. – Вып. 3. – С. 241-266.
14. Meeus, W., Van Beeck, K., Goedemé, T., Meel, J., & Stroobandt, D. An overview of today’s high-level synthesis tools // Design Automation for Embedded Systems. – 2012. – Vol. 16 (3). – P. 31-51.
15. Gao S.,Chirtz J. Characterization of OpenCL on a scalable FPGA architecture // 2014 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs, 8.12.2014. – 8 p.
16. Hill K., Craciun S., George A., & Lam H. Comparative analysis of OpenCL vs. HDL with image-processing kernels on Stratix-V FPGA // 2015 IEEE 26th International Conference on Application-Specific Systems, Architectures and Processors (ASAP). – P. 189-193.
17. Дордопуло А.И., Левин И.И., Каляев И.А., Гудков В.А., Гуленок А.А. Программирование вычислительных систем гибридного типа на основе метода редукции производительности // Параллельные вычислительные технологии: Труды Международной научной конференции. – 2016. – C. 131-140.
18. Quentin Gautier, Alric Althoff, Pingfan Meng, Ryan Kastner Spector. An OpenCL FPGA benchmark suite // International Conference on Field-Programmable Technology (FPT), Xi'an, China, 2016. – P. 123-134.
19. Chang D.W., Jenkins C.D., Garcia P.C. et al. ERCBench: An open-source benchmark suite for embedded and reconfigurable computing // Proceedings – 2010 International Conference on Field Programmable Logic and Applications FPL. – 2010. – P. 408-413.
20. Murray K.E., Whitty S., Liu S. et al. Titan: Enabling large and complex benchmarks in academic cad // 2013 23rd International Conference on Field programmable Logic and Applications. – Sept 2013. – P. 1-8.
21. Feng W.-c., Lin H., Scogland T. et al. Opencl and the 13 dwarfs: A work in progress // Proceedings of the 3rd ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering ser. ICPE '12. – 2012. – P. 291-294.
22. Xilinx sdaccel. – URL: http://www.xilinx.com/products/design-tools/software-zone/sdaccel.html (дата обращения 04.11.2018).
23. Научно-технологическая инфраструктура Российской Федерации. – Режим доступа свободный: http://ckp-rf.ru/ (дата обращения: 01.11.2018).

Comments are closed.