Diseño de un sistema de comunicaciones para virtualización remota de aceleradores gráficos sobre sistemas heterogéneos

El consumo de energía es una de las principales preocupaciones en el diseño de cualquier sistema de HPC y ha sido recientemente reconocido como uno de los grandes retos para alcanzar el siguiente hito en el rendimiento de los supercomputadores: un EXAFLOPS. Para lograr este ambicioso objetivo, es necesario diseñar supercomputadores cada vez más eficientes desde el punto de vista energético, sin perder de vista el rendimiento. En este contexto, la incorporación de los aceleradores gráficos a los sistemas HPC actuales ha dado lugar a clústeres de máquinas con varios núcleos donde cada nodo está equipado con su propio acelerador. En principio, esto ha supuesto un aumento de la eficiencia energética de estas configuraciones. Sin embargo, los aceleradores pueden permanecer inactivos gran parte del tiempo, durante el cual siguen consumiendo una importante cantidad de energía. Para conseguir un uso más eficiente de las GPUs se han desarrollado varias tecnologías de virtualización de GPUs que permiten ejecutar aplicaciones aceleradas con GPUs accediendo a un acelerador gráfico instalado en un nodo remoto. En la actualidad, la solución más destacada por su robustez, flexibilidad y eficiencia es rCUDA. Otra de las estrategias para aumentar la eficiencia energética de los clústeres consiste en reemplazar los nodos que incluyen procesadores de propósito general, con un elevado consumo energético, por un número mayor de plataformas con núcleos de menor capacidad de cálculo, pero bajo consumo de potencia eléctrica. Ahora bien, estas configuraciones incrementan el tiempo de ejecución de las aplicaciones de HPC, lo que a larga puede redundar en un mayor consumo de energía. Este trabajo de investigación aborda el diseño, implementación y evaluación de un sistema de comunicaciones para la virtualización remota de GPUs basado en rCUDA, utilizando redes de alto rendimiento sobre sistemas heterogéneos. En concreto, las propuestas desarrolladas en esta tesis permiten aprovechar las posibilidades de ahorro energético que pueden conseguirse al aplicar la virtualización de GPUs en un clúster heterogéneo que cuenta con nodos basados en procesadores propósito general, plataformas multinúcleo de bajo consumo y arquitecturas híbridas (CPU-GPU) interconectadas por redes de alto rendimiento que soportan \mbox{el protocolo RDMA}. La evaluación experimental del rendimiento y del consumo energético se efectúa en base a un conjunto de aplicaciones aceleradas con GPUs remotas. El marco de trabajo contempla varias configuraciones representativas de los futuros sistemas de HPC, caracterizados por arquitecturas heterogéneas dirigidas a aumentar la potencia de cálculo teniendo en cuenta la eficiencia energética. Los resultados obtenidos demuestran el potencial de las propuestas desarrolladas en este trabajo para incrementar la eficiencia energética de la solución de virtualización de rCUDA