Optimization and adaptation of applications for vector processors

Abstract

Vector processors are designed to favor the execution of an instruction on multiple data, which increases the number of calculations per cycle, and subsequently improves perfor mance in numerical applications, such as wave propagation and fluid mechanics. In the same vein of performance improvements, quantum computing is becoming a reality with machines’ latest announcements with nearly 100 qubits. In preparing the execution of quantum applications, simulators are used. One such simulator available to the public is Hiperwalk, a Quantum Walk simulator. Furthermore, the importance of Controlled Source Electromagnetics (CSEM) has in creased in the past decade. Along with this interest, its efficiency increased, data acqui sition became more straightforward, and costs went down. For the Oil and Gas industry, modeling this data is necessary for exploration. The Modeling with Adaptively Refined Elements for 2D Electromagnetics (MARE2DEM), developed at Columbia University, is one of the tools used to model CSEM data. Therefore, with performance as the main focus, this master dissertation will be divided into three parts. The first part is the performance analysis of two classic optimization tech niques using two different applications. The second part is the adaptation of Hiperwalk and subsequent performance analysis. The third part is the adaptation and performance analysis of MARE2DEM. These applications will utilize the same target architecture to accelerate their execution, the NEC SX-Aurora TSUBASA, a vector processor. All three cases improved performance up to 1, 9×, regarding the first part. The second part was able to increase up to 75% performance. Lastly, the third part reached a 27% improve ment over the original implementation and architecture.

Os processadores vetoriais são projetados para favorecer a execução de uma instrução em vários dados, o que aumenta o número de cálculos por ciclo e, posteriormente, melhora o desempenho em aplicações numéricas, como propagação de ondas e mecânica dos fluidos. Na mesma linha de melhorias de desempenho, a computação quântica está se tornando uma realidade com os últimos anúncios das máquinas com quase 100 qubits. Na pre paração da execução de aplicações quânticas, são utilizados simuladores. Um desses simuladores disponíveis ao público é o Hiperwalk, um simulador de Quantum Walk. Além disso, a importância da Eletromagnética de Fonte Controlada (CSEM) aumentou na última década. Junto com esse interesse, sua eficiência aumentou, a aquisição de dados tornou-se mais simples e os custos caíram. Para a indústria de Petróleo e Gás, a modelagem desses dados é necessária para a exploração. O Modeling with Adaptively Refined Elements for 2D Electromagnetics (MARE2DEM), desenvolvido na Columbia University, é uma das ferramentas utilizadas para modelar dados do CSEM. Assim, tendo o desempenho como foco principal, esta dissertação de mestrado será divi dida em três partes. A primeira parte é a análise de desempenho de duas técnicas clássicas de otimização usando duas aplicações diferentes. A segunda parte é a adaptação do Hi perwalk e posterior análise de desempenho. A terceira parte é a adaptação e análise de desempenho do MARE2DEM. Esses aplicativos utilizarão a mesma arquitetura de des tino para acelerar sua execução, o NEC SX-Aurora TSUBASA, um processador vetorial. Todos os três casos melhoraram o desempenho em até 1, 9×, em relação à primeira parte. A segunda parte conseguiu aumentar o desempenho em até 75%. Por fim, a terceira parte alcançou uma melhoria de 27% em relação à implementação e arquitetura originais.