but.committee	prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (místopředseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " C ". Otázky u obhajoby: Řešil jste nějak správné bindování MPI procesů a k nim odpovídající GPU? Aby se mi nemohlo stát, že proces běžící na socketu 0 pracuje s kartou připojenou k socketu 1. Jakým způsobem byla testována korektnost výpočtu aplikace k-Wave (tedy, že dává správné výsledky)?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Vaverka, Filip	cs
dc.contributor.author	Špeťko, Matej	cs
dc.contributor.referee	Jaroš, Jiří	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Po predstavení CUDA technológie od Nvidie môžu byť na grafických kartách počítané všeobecné výpočty. Grafické karty sú v podstate paralelné procesory s vysokým výpočtovým výkonom. Moderné superpočítače bývajú vybavené grafickými kartami ako akcelerátormi. Pri niektorých aplikáciách však výkon jednej grafickej karty nestačí a ich výpočet musí byť rozdelený medzi niekoľko grafických kariet. Počas výpočtu je potrebné vymieňať medzi grafickými kartami čiastkové výsledky. Táto komunikácia značne brzdí výpočet a preto je potrebné skúmať metódy efektívnej komunikácie medzi grafickými kartami - metódy ktoré menej zapájajú CPU, znižujú odozvu a zdieľajú systémové zásobníky. V tejto diplomovej práci je skúmaná komunikácia grafických kariet v rámci jedného uzla aj v rámci celého superpočítača. Hlavný dôraz je na technológie GPUDirect od Nvidie a CUDA-Aware MPI. Následne je predstavený k-Wave toolbox, aplikácia pre simuláciu šírenia akustických vĺn. Táto aplikácia je akcelerovaná pomocou CUDA-Aware MPI. Do tejto aplikácie je taktiež pridaná podpora peer-to-peer prenosov pomocou CUDA Inter-process Communication.	cs
dc.description.abstract	After the introduction of CUDA by Nvidia, the GPUs became devices capable of accelerating any general purpose computation. GPUs are designed as parallel processors which posses huge computation power. Modern supercomputers are often equipped with GPU accelerators. Sometimes single GPU performance is not enough for a scientific application and it needs to scale over multiple GPUs. During the computation, there is a need for the GPUs to exchange partial results. This communication represents computation overhead and it is important to research methods of the effective communication between GPUs. This means less CPU involvement, lower latency and shared system buffers. This thesis is focused on inter-node and intra-node GPU-to-GPU communication using GPUDirect technologies from Nvidia and CUDA-Aware MPI. Subsequently, k-Wave toolbox for simulating the propagation of acoustic waves is introduced. This application is accelerated by using CUDA-Aware MPI. Peer-to-peer transfer support is also integrated to k-Wave using CUDA Inter-process Communication.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	ŠPEŤKO, M. Efektivní komunikace v multi-GPU systémech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114942	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84943
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	CUDA	cs
dc.subject	MPI	cs
dc.subject	GPUDirect	cs
dc.subject	RDMA	cs
dc.subject	CUDA-Aware MPI	cs
dc.subject	CUDA IPC	cs
dc.subject	Anselm	cs
dc.subject	HPC	cs
dc.subject	GPGPU	cs
dc.subject	peer-to-peer	cs
dc.subject	k-Wave.	cs
dc.subject	CUDA	en
dc.subject	MPI	en
dc.subject	GPUDirect	en
dc.subject	RDMA	en
dc.subject	CUDA-Aware MPI	en
dc.subject	CUDA IPC	en
dc.subject	Anselm	en
dc.subject	HPC	en
dc.subject	GPGPU	en
dc.subject	peer-to-peer	en
dc.subject	k-Wave.	en
dc.title	Efektivní komunikace v multi-GPU systémech	cs
dc.title.alternative	Efficient Communication in Multi-GPU Systems	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-08-29	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:32	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114942	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:27:18	en
sync.item.modts	2025.01.15 19:45:27	en
thesis.discipline	Počítačové a vestavěné systémy	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Efektivní komunikace v multi-GPU systémech

Files

Original bundle

Collections