SAID Issam
Direction de recherche : Jean-Luc LAMOTTE
Co-encadrement : FORTIN Pierre
Apports des architectures hybrides à l’imagerie profondeur : étude comparative entre CPU, APU et GPU
Les compagnies pétrolières s’appuient sur le HPC pour accélérer les algorithmes d'imagerie profondeur.
Les grappes de CPU et les accélérateurs matériels sont largement adoptés par l'industrie. Les processeurs graphiques (GPU), avec une grande puissance de calcul et une large bande passante mémoire, ont suscité un vif intérêt.
Cependant le déploiement d’applications telle la Reverse Time Migration(RTM) sur ces architectures présente quelques limitations.
Notamment, une capacité mémoire réduite, des communications fréquentes entre le CPU et le GPU présentant un possible goulot d'étranglement à cause du bus PCI, et des consommations d'énergie élevées. AMD a récemment lancé l'Accelerated Processing Unit (APU) : un processeur qui fusionne CPU et GPU sur la même puce via une mémoire unifiée. Dans cette thèse, nous explorons l'efficacité de la technologie APU dans un contexte pétrolier, et nous étudions si elle peut surmonter les limitations des solutions basées sur CPU et sur GPU. L'APU est évalué à l'aide d'une suite OpenCL de tests mémoire, applicatifs et d'efficacité énergétique.
La faisabilité de l'utilisation hybride de l'APU est explorée. L'efficacité d’une approche par directives de compilation est également étudiée. En analysant une sélection d'applications sismiques (modélisation et RTM) au niveau du noeud et à grande échelle, une étude comparative entre CPU, APU et GPU est menée. Nous montrons la pertinence du recouvrement des entrées-sorties et des communications MPI par le calcul pour les grappes d'APU et de GPU, que les APU délivrent des performances variant entre celles du CPU et celles du GPU, et que l'APU peut être aussi énergétiquement efficace que le GPU.
Soutenance : 21/12/2015
Membres du jury :
M. François Bodin, Professeur, Université de Rennes 1 [Rapporteur]
M. Christophe Calvin, Chef de projet, CEA [Rapporteur]
M. Henri Calandra, Expert en imagerie profondeur et calcul haute performance, Total
M. Pierre Fortin, Maître de conférences, Université Pierre et Marie Curie
M. Lionel Lacassagne Professeur, Université Pierre et Marie Curie
M. Jean-Luc Lamotte Professeur, Université Pierre et Marie Curie
M. Mike Mantor, Corporate Fellow, AMD
M. Stéphane Vialle, Professeur, SUPELEC campus de Metz
Publications 2012-2018
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2018
- I. Said, P. Fortin, J.‑L. Lamotte, H. Calandra : “Leveraging the accelerated processing units for seismic imaging: A performance and power efficiency comparison against CPUs and GPUs”, International Journal of High Performance Computing Applications, vol. 32 (6), pp. 819-837, (SAGE Publications) (2018)
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2016
- F. Jézéquel, J.‑L. Lamotte, I. Said : “Estimation de la reproductibilité numérique dans les environnements hybrides CPU-GPU”, CANUM, mini-symposium ``Recherche reproductible'', Obernai, France (2016)
- I. Said, P. Fortin, J.‑L. Lamotte, H. Calandra : “hiCL: an OpenCL abstraction layer for scientific computing, application to depth imaging on GPU and APU”, The ACM International Conference Series (ACM ICPS)., Vienne, Austria (2016)
- I. Said, P. Fortin, J.‑L. Lamotte, R. Dolbeau, H. Calandra : “On the efficiency of the Accelerated Processing Unit for scientific computing”, Proceedings of the 2016 Spring Simulation Multi-Conference (SPRINGSIM)., Pasadena, United States, pp. 349-356, (Society for Computer Simulation International) (2016)
- I. Said, P. Fortin, J.‑L. Lamotte, H. Calandra : “Efficient Reverse Time Migration on APU clusters”, 2016 Rice Oil & Gas HPC Conference, Houston, United States (2016)
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2015
- I. Said : “Contributions of hybrid architectures to depth imaging: a CPU, APU and GPU comparative study”, thèse, soutenance 21/12/2015, direction de recherche Lamotte, Jean-Luc, co-encadrement : Fortin, Pierre (2015)
- F. Jézéquel, J.‑L. Lamotte, I. Said : “Estimation of numerical reproducibility on CPU and GPU”, 8th Workshop on Computer Aspects of Numerical Algorithms (CANA), Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), Lodz, Poland, pp. 687-692 (2015)
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2014
- P. Eberhart, I. Said, P. Fortin, H. Calandra : “Hybrid strategy for stencil computations on the APU”, Proceedings of the 1st International Workshop on High-Performance Stencil Computations, Vienna, Austria, pp. 43-49 (2014)
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2013
- F. Jézéquel, J.‑L. Lamotte, I. Said : “Validation numérique de codes scientifiques sur GPU”, Congrès SMAI, Biennale Française des Mathématiques Appliquées et Industrielles, mini-symposium ``Etapes vers la reproductibilité numérique des calculs'', Seignosse, France, pp. 178-179 (2013)
- H. Calandra, R. Dolbeau, P. Fortin, J.‑L. Lamotte, I. Said : “Evaluation of Successive CPUs/APUs/GPUs Based on an OpenCL Finite Difference Stencil”, 21st Euromicro International Conference Parallel, Distributed and Network-Based Processing, PDP 2013, Belfast, United Kingdom, pp. 405-409, (IEEE) (2013)
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2012
- H. Calandra, R. Dolbeau, P. Fortin, J.‑L. Lamotte, I. Said : “Assessing the relevance of APU for high performance scientific computing”, AMD Fusion Developer Summit (AFDS), Bellevue, WA, United States (2012)