Computación en paralelo y dispositivos móviles

Abstract

La capacidad de los sistemas heterogéneos, como los System-on-Chip de los dispositivos móviles, para realizar Computación de Altas Prestaciones trae consigo la necesidad de disponer de herramientas que permitan explotar las posibilidades que estos ofrecen. Sin embargo, la dificultad de desarrollar aplicaciones basadas en modelos de programación paralelos ha impedido que estas capacidades se puedan aprovechar. Por este motivo, en este trabajo se presenta Tradux, un traductor fuente a fuente que a partir de código Java anotado genera código paralelo más eficiente en C/C++ y OpenCL. El código generado puede ejecutarse tanto en la CPU como en la GPU de entornos Android y Linux. Este proyecto parte de Paralldroid y Fancier, dos aplicaciones desarrolladas por el Grupo de Computación de Altas Prestaciones de la Universidad de Laguna con el mismo objetivo. El análisis de rendimiento realizado demuestra que con esta herramienta se consigue mejorar el rendimiento al poder ejecutar los programas en paralelo. Además, la librería se ha diseñado pensando en la usabilidad por parte del usuario y del programador, facilitando el uso del código generado por parte del primero y permitiendo el mantenimiento y la incorporación de nuevas funcionalidades de forma sencilla por parte del segundo

Mobile devices’ Systems-on-Chip brings the capacity to make High-Performance Computing on heterogeneous systems. Therefore we need tools that exploit these capabilities. However, the difficulty of programming applications based on parallel programming models has prevented this from happening. For this reason, we present Tradux in this project. It is a source-to-source translator which generates more efficient parallel code in Java, C/C++ and OpenCL from annotated Java code. The generated code can be executed on the CPU or the GPU of Android and Linux platforms. This project has its basis on Paralldroid and Fancier, two applications developed by the High-Performance Computing Group of the University of La Laguna with the same objective. The performance analysis shows that Tradux improves the efficiency of the programs by executing them in parallel. In addition, this library has been designed to ease the use of the generated code by the user and to facilitate its maintenance and extension by the programmer in the future.