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Apports des architectures hybrides à l?imagerie profondeur : étude comparative entre CPU, APU et GPU / Contributions of hybrid architectures to depth imaging: a CPU, APU and GPU comparative study


17/12/2015
Intervenant(s) : Issam Said (Pequan)
Résumé: 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. Mots-clés : HPC, calcul GPU, architectures hybrides, APU, géophysique, RTM.
Abstract: In an exploration context, Oil and Gas (O&G) companies rely on HPC to accelerate depth imaging algorithms. Solutions based on CPU clusters and hardware accelerators are widely embraced by the industry. The Graphics Processing Units (GPUs), with a huge compute power and a high memory bandwidth, had attracted significant interest. However, deploying heavy imaging workflows, the Reverse Time Migration (RTM) being the most famous, on such hardware had suffered from few limitations. Namely, the lack of memory capacity, frequent CPU-GPU communications that may be bottlenecked by the PCI transfer rate, and high power consumptions. Recently, AMD has launched the Accelerated Processing Unit (APU): a processor that merges a CPU and a GPU on the same die, with promising features notably a unified CPU-GPU memory. Throughout this thesis, we explore how efficiently may the APU technology be applicable in an O&G context, and study if it can overcome the limitations that characterize the CPU and GPU based solutions. The APU is evaluated with the help of memory, applicative and power efficiency OpenCL benchmarks. The feasibility of the hybrid utilization of the APUs is surveyed. The efficiency of a directive based approach is also investigated. By means of a thorough review of a selection of seismic applications (modeling and RTM) on the node level and on the large scale level, a comparative study between the CPU, the APU and the GPU is conducted. We show the relevance of overlapping I/O and MPI communications with computations for the APU and GPU clusters, that APUs deliver performances that range between those of CPUs and those of GPUs, and that the APU can be as power efficient as the GPU. Keywords : HPC, GPU computing, hybrid architectures, APU, geophysics, RTM.
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