Planificando un problema de microreología en un clúster Multi-GPU
| Autor: | F. Orts, G. Ortega, A.M. Puertas, E.M. Garzón |
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| Rok vydání: | 2017 |
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| DOI: | 10.5281/zenodo.999214 |
| Popis: | Este trabajo se ha centrado en un Modelo de Microreologa Activo donde una partícul trazadora Browniana se introduce en un fluido en el que hay localizadas más esferas pequeñas, que también sufren el movimiento Browniano. La trazadora es empujada con una fuerza constante y su trayectoria es supervisada con la finalidad de extraer las propiedades mecanicas del fluido anfitrión. En particular, con este trabajo buscamos el coeficiente de friccion efectivo, que puede ser obtenido a partir de la velocidad media de la trazadora. Sin embargo, debido a los enormes requerimientos computacionales de este modelo, su aplicabilidad es limitada. El objetivo de este trabajo es el de acelerar estos modelos mediante la explotación óptima de los modernos clústeres de Multi-GPUs. En la bibliografa se pueden encontrar trabajos anteriores basados en implementaciones GPU de las simulaciones incluidas en el modelo. Dichas implementaciones explotan el paralelismo de estos modelos a un bajo nivel. Sin embargo, con este trabajo lo que proponemos es el diseño de un planificador de tareas basado en un algoritmo genético para acelerar estos modelos sobre los modernos clústeres de Multi-GPU, ya que los cores de las CPUs y las GPUs pueden ser explotados de forma óptima a la vez. Este diseño se ha evaluado con varias configuraciones de un clúster de Multi-GPU y ha conseguido reducir el gran tiempo de ejecucion de otras implementaciones similares. Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia (TIN2015-66680 y FIS2015-69022-P) y la Junta de Andalucía (P11-TIC7176 y P12-TIC-301), parcialmente financiados por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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