Análisis de operaciones de álgebra lineal densa enlazando ejecución y consumo

Abstract

El presente documento describe el proyecto realizado por la alumna María Barreda Vayá, y dirigido y supervisado por el profesor Enrique S. Quintana Ortí, miembro del Departamento de Ingeniería y Ciencia de los Computadores de la Universitat Jaume I de Castellón de la Plana. El proyecto se corresponde con el trabajo requerido para la asignatura SIE143 - Trabajo de fin de máster del Máster en Sistemas Inteligentes. Desde años, el principal objetivo de la computación de altas prestaciones ha sido la optimización de algoritmos aplicados a la resolución de problemas complejos que, constantemente, aparecen en un amplio abanico de aplicaciones de casi todas las áreas científicas y tecnológicas. Esta optimización hace referencia directa a la reducción de los tiempos de ejecución. En este sentido, la mayoría de los logros conseguidos sobre optimización de prestaciones no hubieran sido posibles sin el constante avance tecnológico de los componentes de los computadores. El incremento de la frecuencia de los procesadores así como el número de los núcleos han sido factores clave para conseguir mejores prestaciones, aunque también han servido para aumentar considerablemente su consumo. Por este motivo, la sociedad cientifico-técnica actual muestra especial interés en el desarrollo de herramientas y técnicas que permitan ahorrar energía en una variedad de componentes, particularmente en procesadores, a través de técnicas que permiten reducir la frecuencia en momentos de baja demanda. En este trabajo se utiliza un framework que combina una potente herramienta de traceado de aplicaciones con otra de medición de potencia para realizar un análisis visual del rendimiento computacional y del consumo de energía de tres de las principales operaciones de álgebra lineal densa: la factorización LU, la factorización de Cholesky y la factorización QR. Los resultados obtenidos utilizando 12 cores en una plataforma AMDOpteron permiten detectar fases de ejecución en serie/concurrente de los algoritmos, y su conexión con los períodos de baja/alta disipación de potencia, así como la dependencia lineal entre el tiempo de ejecución y la energía consumida por este tipo de operaciones.