• Título:  PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE RECURSOS EN LA EJECUCIÓN DE WORKFLOWS CIENTÍFICOS EN ENTORNOS HÍBRIDOS GPGPU
• Autor:  Delgado Mengual, Jordi
• Universidad:  Universidad Autónoma de Barcelona
• Departamento:  ARQUITECTURA DE COMPUTADORES Y SISTEMAS OPERATIVOS
• Fecha de Lectura:  22/01/2016
• Programa de doctorado:  Computación de altas prestaciones
• Dirección: 
  • Moure López, Juan Carlos (DIRECTOR)
  • Vives Gilabert, Yolanda (CODIRECTOR)
• Tribunal: 
  • Gómez Tato, Andrés (PRESIDENTE)
  • SIKORA, ANNA BARBARA (SECRETARIO)
  • Cárdenas Montes, Miguel (VOCAL)
• Descriptores: 
  • ORDENADORES HIBRIDOS
  • TRATAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES
• Localización:  BIBLIOTECA DE COMUNICACIÓN Y HEMEROTECA GENERAL UAB
• 196224_794980.pdf
• Resumen:
  Los workflows se han convertido en un esquema de organización de tareas ampliamente utilizado para el procesamiento de datos científicos. Esta tesis presenta varias técnicas de planificación y gestión de recursos en la ejecución de workflows científicos en entornos de computación híbridos. En los últimos años, los procesadores de las tarjetas gráficas (GPUs) se han convertido en un recurso programable que se ha introducido en los sistemas de cómputo como aceleradores para ejecutar, a un coste económico bajo, otras tareas que no sea el procesamiento gráfico. Un ámbito donde se han introducido ha sido el campo del procesamiento de imágenes médicas, debido a que la alta resolución y tamaño de las imágenes suponen un alto coste en recursos y tiempo de computación. Este caso se da con FreeSurfer, que es un conjunto de herramientas que definen workflows de procesamiento de resonancias magnéticas. La introducción de algunas implementaciones en GPU en las etapas del workflow de procesamiento de resonancias estructurales desde las versiones 5 y 5.3, ha supuesto una importante reducción del tiempo de ejecución por una sola instancia (ejecución serial) del workflow, alrededor de un 60-70% en función de la resonancia de entrada. Cuando queremos ejecutar múltiples instancias de workflow en un mismo nodo de cómputo nos encontramos que las GPUs resultan ser cuello de botella para la saturación de la memoria de la tarjeta. Para superar estas limitaciones se introducen a lo largo de este trabajo varias técnicas de planificación y gestión de los recursos compartidos, en especial la GPU. En el primer estudio se presenta la propuesta de planificación que denominamos inter-workflow, con una tabla de restricciones que define un porcentaje de utilización de recursos para cada etapa y que sirve para tomar las decisiones de planificación. Esta planificación se aplica en la gestión de las dependencias de datos y de acceso a los recursos para el caso de uso definido por el workflow completo de análisis estructural de FreeSurfer. En la ejecución de múltiples instancias, aplicando esta planificación obtenemos una mejora de 6,79x respecto la ejecución serial. Por otra parte, en el segundo estudio realizado, el caso de uso es el subflow de FreeSurfer para la reconstrucción volumétrica. Con la planificación que denominamos por lotes se introducen mecanismos de control de combinaciones de las tareas de las diferentes instancias a ejecutar, y obtenemos una ganancia de 10,48x respecto la ejecución serial. Esta mejora supone un 27% respecto a la planificación inter-worklfow aplicada en el mismo workflow y los mismos datos de entrada.