Архитектура комплекса конвейерно-параллельной обработки данных в гетерогенной вычислительной среде

Гетерогенная вычислительная среда использует различные типы вычислительных блоков. Примером такой среды является GPU-кластер, содержащий процессоры общего назначения (central processing unit, CPU) и графические процессоры специального назначения (graphics processing unit, GPU). Современные GPU уже сейчас значительно превосходят по производительности CPU и, несмотря на ограничения, накладываемые на разрабатываемые в рамках концепции GPGPU-вычислений (general-purpose graphics processing units), параллельные алгоритмы находят свое применение при решении задач, требующих интенсивных вычислений. Организация так называемого «GPU-кластера» может стать эффективным решением, обладающим приемлемым соотношением «цена/производительность» и, что самое важное, возможностью легкого наращивания производительности вычислительной системы. Известно несколько видов параллелизма высокопроизводительных алгоритмов, актуальных и для GPU-кластеров, в том числе параллелизм задачи и параллелизм данных. В работе произведен анализ их применимости в качестве основы комплекса конвейернопараллельной обработки данных. Исследованы варианты создания высокопроизводительных алгоритмов, предложена схема адаптации ранее разработанного программного комплекса к новым условиям. Библиотека алгоритмов GPU-вычислений в первую очередь должна обладать потокобезопасной реализацией (программный код является потокобезопасным, если он функционирует корректно при использовании нескольких параллельно запущенных вычислительных потоков). Важным и требующим внимания остается вопрос совместного использования ресурсов конкурирующими потоками. Для того, чтобы выявить влияние этого фактора на эффективность решения прикладной задачи, был поставлен эксперимент, выявляющий узкие места GPU-кластера при работе с конкурирующими потоками. Сделаны оценки порога эффективного наращивания числа вычислительных потоков, предполагающего дальнейшее ускорение счета.

графический процессор, вычислительный кластер, архитектура, потокобезопасность