Una applicazione per la valutazione delle prestazioni di architetture parallele a basso consumo

In questa tesi si descrive il lavoro svolto presso l’istituto INFN-CNAF, che consiste nello sviluppo di un’applicazione parallela e del suo utilizzo su di un’architettura a basso consumo, allo scopo di valutare il comportamento della stessa, confrontandolo a quello di architetture ad alta potenza di calcolo. L’architettura a basso consumo utilizzata `e un system on chip mutuato dal mondo mobile e embedded contenente una cpu ARM quad core e una GPU NVIDIA, mentre l’architettura ad alta potenza di calcolo `e un sistema x86 64 con una GPU NVIDIA di classe server. L’applicazione `e stata sviluppata in C++ in due differenti versioni: la prima utilizzando l’estensione OpenMP e la seconda utilizzando l’estensione CUDA. Queste due versioni hanno permesso di valutare il comportamento dell’architettura a basso consumo sotto diversi punti di vista, utilizzando nelle differenti versioni dell’applicazione la CPU o la GPU come unita` principale di elaborazione.

Implementazione dell'algoritmo filtered back-projection (FBP) per architetture low-power di tipo systems-on-chip

Il presente lavoro di tesi, svolto presso i laboratori dell'X-ray Imaging Group del Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Bologna e all'interno del progetto della V Commissione Scientifica Nazionale dell'INFN, COSA (Computing on SoC Architectures), ha come obiettivo il porting e l’analisi di un codice di ricostruzione tomografica su architetture GPU installate su System-On-Chip low-power, al fine di sviluppare un metodo portatile, economico e relativamente veloce. Dall'analisi computazionale sono state sviluppate tre diverse versioni del porting in CUDA C: nella prima ci si è limitati a trasporre la parte più onerosa del calcolo sulla scheda grafica, nella seconda si sfrutta la velocità del calcolo matriciale propria del coprocessore (facendo coincidere ogni pixel con una singola unità di calcolo parallelo), mentre la terza è un miglioramento della precedente versione ottimizzata ulteriormente. La terza versione è quella definitiva scelta perché è la più performante sia dal punto di vista del tempo di ricostruzione della singola slice sia a livello di risparmio energetico. Il porting sviluppato è stato confrontato con altre due parallelizzazioni in OpenMP ed MPI. Si è studiato quindi, sia su cluster HPC, sia su cluster SoC low-power (utilizzando in particolare la scheda quad-core Tegra K1), l’efficienza di ogni paradigma in funzione della velocità di calcolo e dell’energia impiegata. La soluzione da noi proposta prevede la combinazione del porting in OpenMP e di quello in CUDA C. Tre core CPU vengono riservati per l'esecuzione del codice in OpenMP, il quarto per gestire la GPU usando il porting in CUDA C. Questa doppia parallelizzazione ha la massima efficienza in funzione della potenza e dell’energia, mentre il cluster HPC ha la massima efficienza in velocità di calcolo. Il metodo proposto quindi permetterebbe di sfruttare quasi completamente le potenzialità della CPU e GPU con un costo molto contenuto. Una possibile ottimizzazione futura potrebbe prevedere la ricostruzione di due slice contemporaneamente sulla GPU, raddoppiando circa la velocità totale e sfruttando al meglio l’hardware. Questo studio ha dato risultati molto soddisfacenti, infatti, è possibile con solo tre schede TK1 eguagliare e forse a superare, in seguito, la potenza di calcolo di un server tradizionale con il vantaggio aggiunto di avere un sistema portatile, a basso consumo e costo. Questa ricerca si va a porre nell’ambito del computing come uno tra i primi studi effettivi su architetture SoC low-power e sul loro impiego in ambito scientifico, con risultati molto promettenti.

Parallelization of the algorithm WHAM with NVIDIA CUDA.

The aim of my thesis is to parallelize the Weighting Histogram Analysis Method (WHAM), which is a popular algorithm used to calculate the Free Energy of a molucular system in Molecular Dynamics simulations. WHAM works in post processing in cooperation with another algorithm called Umbrella Sampling. Umbrella Sampling has the purpose to add a biasing in the potential energy of the system in order to force the system to sample a specific region in the configurational space. Several N independent simulations are performed in order to sample all the region of interest. Subsequently, the WHAM algorithm is used to estimate the original system energy starting from the N atomic trajectories. The parallelization of WHAM has been performed through CUDA, a language that allows to work in GPUs of NVIDIA graphic cards, which have a parallel achitecture. The parallel implementation may sensibly speed up the WHAM execution compared to previous serial CPU imlementations. However, the WHAM CPU code presents some temporal criticalities to very high numbers of interactions. The algorithm has been written in C++ and executed in UNIX systems provided with NVIDIA graphic cards. The results were satisfying obtaining an increase of performances when the model was executed on graphics cards with compute capability greater. Nonetheless, the GPUs used to test the algorithm is quite old and not designated for scientific calculations. It is likely that a further performance increase will be obtained if the algorithm would be executed in clusters of GPU at high level of computational efficiency. The thesis is organized in the following way: I will first describe the mathematical formulation of Umbrella Sampling and WHAM algorithm with their apllications in the study of ionic channels and in Molecular Docking (Chapter 1); then, I will present the CUDA architectures used to implement the model (Chapter 2); and finally, the results obtained on model systems will be presented (Chapter 3).

OpenMP task scheduling strategies to mitigate hardware variability in tightly-coupled shared memory clusters

In questa tesi sono stati apportati due importanti contributi nel campo degli acceleratori embedded many-core. Abbiamo implementato un runtime OpenMP ottimizzato per la gestione del tasking model per sistemi a processori strettamente accoppiati in cluster e poi interconnessi attraverso una network on chip. Ci siamo focalizzati sulla loro scalabilità e sul supporto di task di granularità fine, come è tipico nelle applicazioni embedded. Il secondo contributo di questa tesi è stata proporre una estensione del runtime di OpenMP che cerca di prevedere la manifestazione di errori dati da fenomeni di variability tramite una schedulazione efficiente del carico di lavoro.

Edge states and zero modes in quadratic fermionic models on a 1-D lattice

In una formulazione rigorosa della teoria quantistica, la definizione della varietà Riemanniana spaziale su cui il sistema è vincolato gioca un ruolo fondamentale. La presenza di un bordo sottolinea l'aspetto quantistico del sistema: l'imposizione di condizioni al contorno determina la discretizzazione degli autovalori del Laplaciano, come accade con condizioni note quali quelle periodiche, di Neumann o di Dirichlet. Tuttavia, non sono le uniche possibili. Qualsiasi condizione al bordo che garantisca l'autoaggiunzione dell' operatore Hamiltoniano è ammissibile. Tutte le possibili boundary conditions possono essere catalogate a partire dalla richiesta di conservazione del flusso al bordo della varietà. Alcune possibili condizioni al contorno, permettono l'esistenza di stati legati al bordo, cioè autostati dell' Hamiltoniana con autovalori negativi, detti edge states. Lo scopo di questa tesi è quello di investigare gli effetti di bordo in sistemi unidimensionali implementati su un reticolo discreto, nella prospettiva di capire come simulare proprietà di edge in un reticolo ottico. Il primo caso considerato è un sistema di elettroni liberi. La presenza di edge states è completamente determinata dai parametri di bordo del Laplaciano discreto. Al massimo due edge states emergono, e possono essere legati all' estremità destra o sinistra della catena a seconda delle condizioni al contorno. Anche il modo in cui decadono dal bordo al bulk e completamente determinato dalla scelta delle condizioni. Ammettendo un' interazione quadratica tra siti primi vicini, un secondo tipo di stati emerge in relazione sia alle condizioni al contorno che ai parametri del bulk. Questi stati sono chiamati zero modes, in quanto esiste la possibilità che siano degeneri con lo stato fondamentale. Per implementare le più generali condizioni al contorno, specialmente nel caso interagente, è necessario utilizzare un metodo generale per la diagonalizzazione, che estende la tecnica di Lieb-Shultz-Mattis per Hamiltoniane quadratiche a matrici complesse.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.