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La programabilidad es importante

Hola otra vez. Te escribe Simón Sánchez y en esta ocasión te voy a hablar sobre La programabilidad es importante

Si bien las discusiones sobre arquitecturas HPC se han centrado durante mucho tiempo en mejoras de rendimiento, esta no es la única medida de éxito, según Petteri Laakso de Vector Fabrics. Impulsada por recuentos fundamentales en constante crecimiento, la programabilidad está adquiriendo una nueva importancia. Vector Fabrics es una empresa con sede en los Países Bajos que se especializa en herramientas de paralelización de software multinúcleo, por lo que la capacidad de programación está en la parte superior de la lista de prioridades.

En una reciente entrada en el blog, el primer artículo de una serie de tres partes, Laakso sostiene que en el paradigma actual, la escritura de software es un problema del programador, no del fabricante de silicio. Creo que este es un enfoque que está perdiendo terreno.

«La pregunta es», escribe Laakso, «¿el rendimiento máximo y las relaciones rendimiento / potencia por sí solas determinan el éxito de una arquitectura, o la programabilidad afecta la adopción inicial o el éxito de una arquitectura de silicio?»

Se dirige al campo HPC como una especie de caso de prueba y hace la siguiente suposición:

«Si la capacidad de programación no afecta el éxito de una arquitectura de silicio, deberíamos ver ganar las arquitecturas de mejor rendimiento».

Para investigar el problema con más detalle, el equipo de Vector Fabrics analizó las siguientes tecnologías de aceleración programable de software: CUDA GPGPU, OpenCL GPGPU, FPGA y Xeon Phis. Por ejemplo, los datos, se dirigieron a la lista TOP500 de las supercomputadoras más rápidas del mundo. Observaron los sistemas que usaban estos aceleradores y luego mapearon las tasas de adopción desde el debut de cada tecnología.

«La diferencia es notable, ya que los datos de rendimiento no son muy diferentes entre las GPU ATI / AMD y NVIDIA», escribe Laakso.

“Se puede encontrar una clara diferencia entre ATI / AMD y NVIDIA en su inversión en herramientas y el paradigma de programación. NVIDIA ha gastado una cantidad considerable de dinero en el desarrollo del paradigma de programación CUDA y las herramientas que lo acompañan. La inversión de AMD en OpenCL y herramientas de desarrollo fue mucho más limitada y más orientada a la comunidad para ofrecer las mejoras «.

En resumen: Laakso rastrea las tasas de adopción significativamente más altas de NVIDIA directamente a un ecosistema de programación bien respaldado.

Él continúa:

“Ninguno de los paradigmas de programación GP-GPU puede llamarse simple debido a las limitaciones arquitectónicas de las GP-GPU. Pero el entorno de programación CUDA de NVIDIA está mucho más desarrollado que OpenCL. Al observar las tasas de adopción relativas de los productos, es difícil ignorar la sensación de que la falta de buenas herramientas realmente ha afectado las capacidades de las GPU AMD y OpenCL, independientemente de sus ventajas de apertura y portabilidad sobre CUDA «.

Entonces, ¿dónde encaja el acelerador de Intel, el Xeon Phi?

Laakso: “En comparación con las GP-GPU recientes, el Xeon Phi ofrece características de potencia y rendimiento comparables, aunque ligeramente inferiores. La principal fortaleza de Xeon Phi es que puede usar el mismo paradigma de programación y las mismas herramientas que usa para la programación de nodos normal. Si bien la realidad no está a la altura de las afirmaciones de marketing, puede ejecutar sus aplicaciones existentes en Xeon Phi utilizando MPI u OpenMP. No es necesario trasladar su código a un paradigma de programación específico del acelerador. «

En cuanto a los FPGA, no hay sistemas FPGA en el TOP500, una cifra que, según Laakso, refuerza aún más su conclusión de que «[as] la codificación se vuelve más fácil, la adopción en el TOP500 es más rápida «.

El blog cubre muchos temas y hace muchas afirmaciones. También proporciona un buen contrapunto a nuestro análisis de las tendencias de los aceleradores en la lista TOP500. ¿Qué piensas?

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