ГИБРИДНЫЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПРОГРАММНОЙ ПЛАТФОРМЫ OPENCL
Аннотация
В последние годы рост производительности компьютерных систем перестаёт от-вечать росту требований, которые общество к ним предъявляет. Это связано с прибли-жением степени интеграции СБИС к своему физическому пределу, а так же с использова-нием архитектур общего назначения для выполнения узкоспециализированных задач. Реше-ние первой проблемы не представляется возможным в краткосрочной перспективе, так как предполагает изменение фундаметальных принципов построения вычислительных систем. Примером может служить разработка массовых квантовых либо оптических вычислителей. Вторая же задача может быть решена уже сейчас. В мире высокопроиз-водительных вычислений прослеживается переход от построения кластеров на базе про-цессоров общего назначения к использованию гетерогенных вычислительных структур, в которых используются в том числе графические ускорители(GPU) и специализированные микросхемы(ASIC). Самым перспективным вариантом, с точки зрения аппаратного повы-шения эффективности вычислений, являются реконфигурируемые вычислители на базе FPGA. Они обладают как всеми достоинствами ASIC – низким энергопотребленеием и максимальной производительностью для отдельно взятой задачи, так и универсальностью GPU, так как конфигурацию можно изменять программно. Использование FPGA в гетеро-генных кластерах стало возможным с появлением методов высокоуровневого синтеза, позволяющих проектировать конфигурацию FPGA на языках высокого уровня абстракции, таких как С/С++. В представленной статье описывается преимущества использования реконфигурируемых вычислителей над традиционными решениями, а так же рассматри-вается архитектура вычислителя собственной разработки, построенного на базе массива из 4 FPGA фирмы Xilinx. Для данного вычислителя был создан пакет поддержки платфор-мы, позволяющий создавать конфигурацию при помощи языка OpenCL, который является кроссплатформенным стандартом в сфере высокопроизводительных вычислений. Также предлагается идея реализации суперкомпьютерного комплекса на базе кластера аппарат-но-реконфигурируемых вычислителей и создания интеллектуальной системы, которая будет способна определить какой из типов гетерогенных вычислителей наиболее подходит для решения отдельно взятой задачи.
Список литературы
2. Antonov A.P., Zaborovskiy V.S., Kiselev I.O. Spetsializirovannye rekonfiguriruemye vychisliteli v setetsentricheskikh superkomp'yuternykh sistemakh [Specialized reconfigurable calculators in network-centric supercomputer systems], Sistemy vysokoy dostupnosti [High availability systems], 2018, Vol. 14, No. 3, pp. 57-62.
3. Awad M. FPGA supercomputing platforms: A survey, IEEE Conference Paper: 19th Interna-tional Conference on Field Programmable Logic and Applications, 2009, pp. 564-568.
4. Antonov A.P., Mamutova O.V., Filippov A.S. Next Generation FPGA-based Platform for Network Security, 18th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Information Security and Protection of Information Technologies Session, St. Petersburg, IEEE, 2016, pp. 116-121.
5. Kalyaev I.A., Levin I.I., Semernikov E.A., SHmoylov V.I. Razvitie otechestvennykh mnogokristal'nykh rekonfiguriruemykh vychislitel'nykh sistem: ot vozdushnogo k zhidkostnomu okhlazhdeniyu [The development of domestic multi-chip reconfigurable computing systems: from air to liquid cooling], Trudy SPIIRAN [Proceedings of SPIIRAS], 2017, No. 1, pp. 27-39.
6. OpenCL specification 1.2, Khronos Group, 2012, 380 p.
7. Kobayashi R., Oobata, Y., Fujita, N., Yamaguchi, Y., Boku, T. OpenCL-ready High Speed FPGA Network for Reconfigurable High Performance Computing, HPC Asia 2018 Proceed-ings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, 2018, pp. 192-201.
8. Zwagerman M. High Level Synthesis, a Use Case Comparison with Hardware Description Language, Grand Valley State University Masters Theses, 2015, 36 p.
9. Intel FPGA Devices. Available at: https://www.intel.com/content/www/us/en/fpga/ devic-es.html (accessed 04 November 2018).
10. Xilinx Inc. Available at: https://www.xilinx.com/ (accessed 04 November 2018).
11. Pelcat M., Cédric Bourrasset, Luca Maggiani, François Berry. Design Productivity of a High Level Synthesis Compiler versus HDL, Proceedings of the 2016 International Conference on Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling and Simulation, 2016, pp. 140-147.
12. Shuhao Z., Bingsheng H., Wei Z. Melia a MapReduce framework on OpenCL based FPGA, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2015, pp. 27-39.
13. Rumyantsev Yu.A., Zakharov P.N., Abrashitova N.A., SHmatok A.V., Ryzhikh V.O., Gudimchuk N.B., Ataullakhanov F.I. Primenenie PLIS dlya rascheta depolimerizatsii mikrotrubochki metodom brounovskoy dinamiki [The use of FPGAs to calculate the depolymerization of mi-crotubules by the method of Brownian dynamics], Trudy Instituta sistemnogo programmirovaniya RAN [Proceedings of Institute for system programming of Russian Acad-emy of Sciences], 2016, Vol. 28, Issue 3, pp. 241-266.
14. Meeus W., Van Beeck K., Goedemé, T., Meel J., & Stroobandt D. An overview of today’s high-level synthesis tools, Design Automation for Embedded Systems, 2012, Vol. 16 (3), pp. 31-51.
15. Gao S.,Chirtz J. Characterization of OpenCL on a scalable FPGA architecture, 2014 Interna-tional Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs, 8.12.2014, 8 p.
16. Hill K., Craciun S., George A., & Lam H. Comparative analysis of OpenCL vs. HDL with image-processing kernels on Stratix-V FPGA, 2015 IEEE 26th International Conference on Application-Specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), pp. 189-193.
17. Dordopulo A.I., Levin I.I., Kalyaev I.A., Gudkov V.A., Gulenok A.A. Programmirovanie vychislitel'nykh sistem gibridnogo tipa na osnove metoda reduktsii proizvoditel'nosti [Program-ming of hybrid computing systems based on the method of performance reduction], Parallel'nye vychislitel'nye tekhnologii: Trudy Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii [Parallel computing technologies: Proceedings of the International scientific conference], 2016, pp. 131-140.
18. Quentin Gautier, Alric Althoff, Pingfan Meng, Ryan Kastner Spector. An OpenCL FPGA benchmark suite, International Conference on Field-Programmable Technology (FPT), Xi'an, China, 2016, pp. 123-134.
19. Chang D.W., Jenkins C.D., Garcia P.C. et al. ERCBench: An open-source benchmark suite for embedded and reconfigurable computing, Proceedings – 2010 International Conference on Field Programmable Logic and Applications FPL, 2010, pp. 408-413.
20. Murray K.E., Whitty S., Liu S. et al. Titan: Enabling large and complex benchmarks in aca-demic cad, 2013 23rd International Conference on Field programmable Logic and Applica-tions, Sept 2013, pp. 1-8.
21. Feng W.-c., Lin H., Scogland T. et al. Opencl and the 13 dwarfs: A work in progress, Proceed-ings of the 3rd ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering ser. ICPE '12, 2012, pp. 291-294.
22. Xilinx sdaccel. Available at: http://www.xilinx.com/products/design-tools/software-zone/sdaccel.html (accessed 04 November 2018).
23. Nauchno-tekhnologicheskaya infrastruktura Rossiyskoy Federatsii [Scientific and technologi-cal infrastructure of the Russian Federation]. Available at: http://ckp-rf.ru/ (accessed 04 No-vember 2018).
