Análise do desempenho e consumo de energia de multiplicações matriciais através de bibliotecas de álgebra linear em processador de arquitetura Broadwell

Abstract

Para suprir a demanda por computadores mais rápidos e eficientes, processadores com múltiplos núcleos de processamento se tornou o caminho na busca por computação de alto desempenho. Essa arquitetura permite aproveitar o paralelismo dos núcleos para exe cutar várias tarefas simultaneamente e aumentar significativamente o desempenho de um sistema. Essa arquitetura é adequada para a exploração de técnicas de processamento paralelo, como a programação paralela por threads. Esse modelo de programação é ade quado para resolver problemas de álgebra linear, pois muitos dos algoritmos de álgebra linear, como multiplicação de matrizes, podem ser paralelizados. Para otimizar esses cálculos, bibliotecas de álgebra linear vem sendo desenvolvidas para aumentar o desem penho de aplicações para uma determinada arquitetura de computador. Comparar essas biblioteca é um trabalho que surge como uma ferramenta para auxiliar projetistas a es colherem qual biblioteca de álgebra linear satisfaz a necessidade do projeto, comparando o consumo e desempenho dessas bibliotecas, visando a exploração do paralelismo por threads. Nesse trabalho analisamos e comparamos o desempenho e consumo de energia das bibliotecas IntelMKL, BLIS e OpenBLAS, através da execução das rotinas GEMM, em um processador de arquitetura Broadwell.

To meet the demand for faster and more efficient computers, processors with multiple processing cores have become the path in the pursuit of high-performance computing. This architecture allows harnessing the parallelism of the cores to execute multiple tasks simultaneously and significantly boost system performance. This architecture is suitable for exploring parallel processing techniques, such as multi-threaded programming. This programming model is well-suited for solving linear algebra problems, as many linear algebra algorithms, such as matrix multiplication, can be parallelized. To optimize these calculations, linear algebra libraries have been developed to enhance application perfor mance for a specific computer architecture. Comparing these libraries emerges as a tool to assist designers in choosing which linear algebra library satisfies the project’s needs, by comparing the consumption and performance of these libraries, aiming at exploiting thread-level parallelism. In this work, we analyze and compare the performance and energy consumption of the IntelMKL, BLIS, and OpenBLAS libraries by executing the GEMM routines on a Broadwell architecture processor.