Improved data transfer efficiency for scale-out gpu workloads using on-the-fly i/o link compression
Visualitza/Obre
152739.pdf (1,881Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/364260
Realitzat a/ambUniversität Potsdam
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2020-11-18
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
While nowadays hardware accelerators such as GPUs are commonplace, it remains challenging to present a programming model that allows domain experts to exploit their full potential. Previous work developed dOpenCL, which allows users to distribute OpenCL applications over a compute cluster, as well as CloudCL, which builds on top of dOpenCL and simplifies application development and further eases cluster distribution and job scheduling. However, the relatively low bandwidth offered by networks available on commodity cloud services in comparison with the compute capability of modern GPU devices often places limits to the scalability of these approach. In order to achieve better scalability while maintaining an accessible programming model, this thesis integrates transparent I/O Link Compression to dOpenCL and CloudCL using the 842 compression algorithm, using both the dedicated NX842 hardware compressor available on the POWER architecture and an optimized 842 implementation for OpenCL. During the course of this work, a performance-oriented design for a compression system for OpenCL data transfers is presented, a implementation of this design is developed, and an evaluation for this system is given, demonstrating that the final system is capable of accelerating data transfers over high-performance networks across a range of tested set-ups and benchmarks.
MatèriesHigh performance computing, OpenCL (Computer program language), Càlcul intensiu (Informàtica)
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INNOVACIÓ I RECERCA EN INFORMÀTICA (Pla 2012)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
152739.pdf | 1,881Mb | Accés restringit |