Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

SECCIÓN C: INGENIERÍAS

Vol. 13 Núm. 2 (2021)

Bajo consumo de energía en plataformas post-Moore para investigación de HPC

DOI
https://doi.org/10.18272/aci.v13i2.2108
Enviado
diciembre 2, 2020
Publicado
2021-11-11

Resumen

El aumento de las capacidades computacionales ayudo en el proceso de exploración, producción e investigación, permitiendo la ejecución de aplicaciones que eran inviables hace algunos años. Este incremento de las prestaciones computacionales permitió el surgimiento de una nueva era conocida como era Post-Moore y produjo una amplia gama de dispositivos prometedores, como las tarjetas de placa única (SBC) y computadoras personales (PC) con rendimientos que solo se veían en un servidor hace una década. Este articulo presenta un análisis de dispositivos Post-Moore de bajo costo y consumo energético reducido que soportan despliegue y ejecución de aplicaciones para inteligencia artificial (AI), Análisis de datos in-situ y simulaciones que pueden implementarse en sistemas de gran escala. Estos dispositivos se comparan en diferentes pruebas, resaltando beneficios como el procesamiento por vatio consumido y escalabilidad.

viewed = 344 times

Citas

  1. The T0P500 List. Fénix, (02, 2020). SYS-1029GQ-TRT, https://www.top500.org/system/179681, last accessed 2020/2/20.
  2. The T0P500 List, (02, 2020). Santos Dumont Hybrid - Bullx B710, https://www.top500.org/system/178569, last accessed.
  3. The T0P500 List, (06, 2020), https://www.top500.org/lists/top500/2020/06/, last accessed.
  4. M. Waldrop., (s.f.). The chips are down for Moore's law. Nature. 530 (7589): 144-147. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/530144aISSN0028-0836. PMID 26863965.
  5. S. Matsuoka et al., (s.f.). From FLOPS to BYTES: Disruptive change in High-Performance Computing towards the Post-Moore Era. In CF '16 Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers. 2016-05-16. ACM New York, NY, USA. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2903150.2906830
  6. S. Matsuoka., (s.f.). Cambrian explosion of computing and big data in the Post-Moore era. In HPDC '18 Proceedings of the 27th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing. 2018-06-11. ACM New York, NY, USA. DOI: https://doi.org/10.1145/3208040.3225055
  7. K. Barker et al., (2005). On the feasibility of optical circuit switching for high performance computing systems. In Proc. of IEEE/ACM SC 2005, pages 16-16.
  8. Take, Y., Matsutani, H., Sasaki, H., Koibuchi, M., Kuroda, T. and Amano. H., (2014). 3D noc with inductive- couplings for building-block SiPs. In IEEE Trans. on Computers, pages 748-763. 63 (3).
  9. Kagami, T., Matsutani, H., Koibuchi, M., Take, Y., Kuroda, T. and Amano, H., (02, 2016). Efficient 3-D bus architectures for inductive-coupling ThruChip Interfaces. In IEEE Trans. on VLSI systems, pages 493-506. Vol.24, No.2.
  10. Inadomi, Y., Patki, T., Inoue, K., Aoyagi, M., Rountree, R., Schulz, M., Lowenthal, D., Wada, Y., Fukazawa, K., Ueda, M., Kondo, M., and Miyoshi, I., (2015). Analyzing and mitigating the impact of manufacturing variability in power-constrained supercomputing. In Proc. of IEEE/ACM SC15.
  11. HPL- A Portable Implementation of the High-Performance Linpack Benchmark for Distributed-Memory Computers, (02, 2020). https://www.netlib.org/benchmark/hpl/
  12. Phoronix Test Suite, (02, 2020). https://www.phoronix-test-suite.com/, last accessed.
  13. Stress-ng, (02, 2020). https://wiki.ubuntu.com/Kernel/Reference/stress-ng, last accessed.
  14. Open benchmarking, (02, 2020). https://openbenchmarking.org/, last accessed.
  15. Nvidia, CUDA, (03, 2020), https://docs.nvidia.com/cuda/index.html last accessed.
  16. Kronos Group, OpenCL, (03, 2020), https://www.khronos.org/about/ last accessed.
  17. OpenACC, (03, 2020), https://www.openacc.org/resources last accessed.
  18. Raspberry Foundation, Raspberry pi, (04, 2020), https://www.raspberrypi.org/products/, last accessed.
  19. Orange pi, (04, 2020), http://www.orangepi.org/ last accessed.
  20. Asus, Asus Tinker Board, (04,2020), https://tinker-board.asus.com/product/tinker-board.html last accessed.
  21. Hardkernel, Odroid, (04,2020), https://wiki.odroid.com/, last accessed.
  22. Nvidia Developer, Sistemas Integrados Avanzados para la Computación en el Edge, (04, 2020), https://www.nvidia.com/es-la/autonomous-machines/embedded-systems/, last accessed.
  23. Nvidia Developer, Jetson TK1, (04,2020), https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-tk1-developer-kit, last accessed.
  24. Nvidia Developer, Jetson TX2, (04, 2020), https://www.nvidia.com/es-la/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-tx2/, last accessed.
  25. Nvidia Developer, Jetson Xavier NX, (04, 2020), https://www.nvidia.com/es-la/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-xavier-nx/, last accessed.