Belastningsbalansering av beräkningsuppgifter över heterogena arkitekturer är ett område av största vikt på grund av den ökande heterogeniteten hos HPC-plattformar och den högre prestanda och energieffektivitet som de kan erbjuda. Detta dokument syftar till att ta itu med denna utmaning för en heterogen plattform bestående av Intel Xeon multi-core processorer och Intel Xeon Phi acceleratorer (MIC) med hjälp av ett empiriskt tillvägagångssätt. Det föreslagna tillvägagångssättet undersöks genom en fallstudie av spin-image-algoritmen, vald på grund av dess beräkningsintensiva natur och ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive 3D-databashämtningssystem och objektigenkänning. Bidragen från detta dokument är trefaldiga. För det första introducerar vi en parallell spin-image algoritm (PSIA) som uppnår en hastighetsökning på 19,8 på 24 CPU-kärnor. För det andra ger vi resultat för en hybridimplementering av PSIA för en heterogen plattform bestående av CPU och MIC: så vitt vi vet är detta den första så heterogena implementeringen av spin-image-algoritmen. För det tredje använder vi en rad 3D-objekt för att empiriskt hitta en strategi för att lastbalansera beräkningar mellan MIC och CPU-kärnor, uppnå hastigheter på upp till 32.4 över den sekventiella versionen. Datasetet LIRIS 3D mesh watermarking används för att undersöka prestandaanalys och optimering.
Huvudsyftet med arbetet i REF var att uppnå en belastningsbalanserad utförande av algoritmen mellan 24 kärnor CPU och 64 kärnor KNC.
Loadbalancing on Parallel Heterogeneous Architectures: Spin-image Algorithm on CPU and MIC
{'venue': 'Proceedings of The 9th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, EUROSIM 2016, The 57th SIMS Conference on Simulation and Modelling SIMS 2016', 'journal': 'Proceedings of The 9th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, EUROSIM 2016, The 57th SIMS Conference on Simulation and Modelling SIMS 2016', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}