Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Apports des architectures hybrides à l'imagerie profondeur : étude comparative entre CPU, APU et GPU
Directeur de thèse:
Jean-Luc LAMOTTE (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
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.
Doctorant.e: Said Issam