GPU Panel for High-Throughput Compu7ng Jimmy Lin - PowerPoint PPT Presentation

GPU ¡Panel ¡for ¡High-­‑Throughput ¡ Compu7ng ¡ Jimmy ¡Lin ¡ University ¡of ¡Maryland ¡

Dis7nguished ¡Panelists ¡ • Raju ¡Namburu ¡(Army ¡Research ¡Laboratory) ¡ • George ¡Stantchev ¡(Naval ¡Research ¡Laboratory) ¡ • R. ¡Jacob ¡Vogelstein ¡(ODNI/IARPA) ¡

Prompt ¡ GPU ¡characteris7cs, ¡like ¡numerous ¡simple ¡yet ¡ energy-­‑efficient ¡computa7onal ¡cores, ¡thousands ¡ of ¡simultaneously ¡ac7ve ¡fine-­‑grained ¡threads, ¡ and ¡large ¡off-­‑chip ¡memory ¡bandwidth, ¡have ¡ mo7vated ¡their ¡deployment ¡into ¡a ¡range ¡of ¡ high-­‑performance ¡compu7ng ¡systems. ¡This ¡ discussion ¡will ¡center ¡on ¡applica7ons ¡of ¡these ¡ units ¡in ¡high-­‑throughput ¡compu7ng. ¡

Tianhe-­‑2 ¡(MilkyWay-­‑2) ¡ TH-­‑IVB-­‑FEP ¡Cluster, ¡Intel ¡Xeon ¡E5-­‑2692 ¡12C ¡ 2.200GHz, ¡TH ¡Express-­‑2, ¡Intel ¡Xeon ¡Phi ¡31S1P ¡ 3.12M ¡cores ¡

Titan ¡ Cray ¡XK7, ¡Opteron ¡6274 ¡16C ¡2.200GHz, ¡ Cray ¡Gemini ¡interconnect, ¡NVIDIA ¡K20x ¡ 560K ¡coress ¡

Google ¡data ¡center ¡ Dirt ¡cheap ¡machines ¡ ?? ¡cores ¡ Source: ¡Google ¡

Big ¡Data ¡ “Boring ¡“commodity ¡machines ¡ HPC/HTC ¡ Heterogeneous ¡compute ¡ units ¡widely ¡deployed ¡

Leading ¡Ques7ons ¡ • What ¡lies ¡at ¡the ¡intersec7on ¡of ¡HPC/HTC/ BigData? ¡ • What ¡are ¡the ¡opportuni7es ¡and ¡challenges ¡in ¡ moving ¡from ¡a ¡single ¡GPU ¡to ¡mul7-­‑GPUs ¡to ¡ heterogeneous ¡clusters? ¡ • Where ¡does ¡the ¡cloud ¡enter ¡the ¡picture? ¡