Energy-aware matrix computacion on multirhreaded architectures

Abstract

Desde hace décadas, la computación de altas prestaciones ha concentrado sus esfuerzos en la optimización de algoritmos aplicados a la resolución de problemas complejos que aparecen en un amplio abanico de aplicaciones de casi todas las áreas científicas y tecnológicas. En este sentido el uso de herramientas y técnicas, tales como la computación paralela y distribuida, han impulsado la mejora de las prestaciones en este tipo de algoritmos y aplicaciones. Hoy en día, el término optimización hace referencia a la reducción del tiempo de ejecución, aunque también a la energía necesaria para su cómputo.

La búsqueda de soluciones verdes o fuentes de energía alternativas que permitan reducir las emisiones de CO2 a la atmósfera demuestran la creciente preocupación por el medio ambiente. En el ámbito de las tecnologías de la información y, más concretamente, en la computación de altas prestaciones, la comunidad científico-técnica muestra especial interés en el desarrollo de componentes, herramientas y técnicas que permitan minimizar el consumo energético. En este sentido, se pretende que las aplicaciones sean conscientes de la energía disipada, tanto en el sistema operativo como en las bibliotecas de cómputo, comunicación y aplicaciones paralelas.

Los objetivos de la presente tesis están orientados al estudio, análisis y aprovechamiento de las técnicas de ahorro disponibles en las arquitecturas de computadores multinúcleo e híbridas (CPU-GPU) actuales actuales con el fin de mejorar el rendimiento energético en aplicaciones que requieren la resolución de problemas de álgebra lineal densa y dispersa. Los resultados experimentales obtenidos que validan las ganancias conseguidas mediante medidores de energía, consiguiendo destacables ahorros energéticos y manteniendo un constante compromiso entre prestaciones y ahorros generados.