Resumen

SILVA, Juan P. et al. Balancing Energy and Performance in Dense Linear System Solvers for Hybrid ARM+GPU platforms. CLEIej [online]. 2016, vol.19, n.1, pp.2-2. ISSN 0717-5000.

La comunidad de computación de alto desempeño (HPC del inglés) tradicionalmente se ha focalizado únicamente en la reducción de los tiempos de ejecución, sin embargo, en los últimos años, la optimización del consumo energético se ha convertido en un tema importante. La reducción en el uso de energía sin una pérdida de desempeño requiere la adopción de hardware eficiente desde el punto de vista energético, acompañado también del desarrollo de algoritmos que consideren este aspecto. La resolución de sistemas lineales es una operación clave en diversos problemas relacionados con la computación científica. Su relevancia ha motivado un volumen importante de trabajo y, en consecuencia, es posible encontrar resolutores que incluyen técnicas de HPC para una amplia gama de plataformas de hardware. En este trabajo, se avanza en el desarrollo de variantes para la resolución de sistemas lineales que incluyen técnicas de computación de alto desempeño y contemplan aspectos energéticos. En particular, se desarrollan dos resolutores para una plataforma híbrida CPU+GPU de bajo consumo, la Jetson TK1 de NVIDIA. Estos resolutores implementan el método de Gauss-Huard, buscando hacer un uso eficiente de la plataforma de hardware objetivo, considerando las características de su jerarquía de memoria. La evaluación experimental muestra que la novel propuesta reporta importantes reducciones tanto en el tiempo de ejecución como en el consumo energético cuando se compara con el estado del arte en resolutores para dicha plataforma.

Palabras clave : Sistemas lineales densos; Gauss-Huard; Jetson K1 de NVIDIA; Computación considerando asepctos energéticos.

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