Optimización y Planificación en Sistemas Heterogéneos sobre SYCL/oneAPI.

Herguido Sevil, Raúl
Gran Tejero, Rubén (dir.) ; Suárez Gracia, Darío (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2023
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Arquitectura y Tecnología de Computadores

Máster Universitario en Ingeniería Informática

Resumen: Los requisitos actuales de cómputo y consumo energético requieren del uso de aceleradores de propósito específico en los que descargar trabajo de la CPU. Estos sistemas heterogéneos, compuestos por diversos dispositivos de cómputo, son difíciles de programar por las diferencias entre dispositivos. Existen modelos de programación como oneAPI para facilitar su programación. Este trabajo explora y evalúa las diferentes opciones de optimización de kernels que ofrece oneAPI para FPGAs en múltiples benchmarks, centrándose en el patrón parallel for. También evalúa la posibilidad de realizar coejecución CPU-FPGA con distintos planificadores. El soporte de oneAPI no está maduro, particularmente para la FPGA y su coejecución, por lo que se ha requerido un gran esfuerzo para entender y probar el funcionamiento de las características de oneAPI. La implementación de diferentes optimizaciones, generalmente relacionadas con el acceso a memoria y el paralelismo en ejecución de bucles, ha reportado speedups 7.3 hasta 634.26 frente a versiones poco optimizadas. Se corrobora que pese a haber portabilidad funcional no la hay en rendimiento. Además, esta portabilidad se ve reducida con la implementación de optimizaciones, al igual que lo hace su usabilidad por requerir tamaños de problema concretos. Las extensas pruebas de ejecución heterogénea con ambos dispositivos ejecutando oneAPI han funcionado para ejemplos sencillos pero no con kernels optimizados por lo que no se considera soportada durante la realizacion de este trabajo. La potencia de la FPGA al emplear kernels optimizados dificulta la coejecución CPU-FPGA por la disparidad de rendimiento entre dispositivos, por lo que ninguno de los planificadores evaluados (estático, dinámico, hguided) ha resultado efectivo. Se han podido probar las ́ultimas versiones tanto software como hardware haciendo uso de la plataforma Devcloud proporcionada por Intel.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master