А.П. Антонов – к.т.н., доцент, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

E-mail: alexander.antonov.ru@yandex.ru

В.С. Заборовский – д.т.н., профессор, директор Института компьютерных наук и технологий, 

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

E-mail: vlad2tu@yandex.ru

И.О. Киселев – аспирант, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого E-mail: kio.93@mail.ru

Показано, как реконфигурируемые вычислительные системы способны повысить эффективность суперкомпьютерных систем в соответствии со следующими наиболее важными параметрами: отношением производительности к энергопотреблению (ТФлопс/Вт); реальной производительностью (отношением реальной производительности к пиковой производительности); требованиями к возможности обмена данными с вычислителем без участия Хост-вычислителя. Предложена и обоснована идея «искусственного интеллекта», реализующего процедуру профилирования выполняемых программ и автоматизированной реконфигурации внутренней архитектуры вычислительных модулей под алгоритм решаемой задачи и обеспечивающего кратное улучшение указанных параметров суперкомпьютерных систем. Рассмотрена реализованная плата реконфигурируемого вычислителя.

1. Top 500 list [Электронный ресурс]. URL = https://www.top500.org/ (дата обращения: 01.05.2018).
2. OpenCL specification 1.2. Khronos Group. 2012. 380 с.
3. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А.,Шмойлов В.И. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры: Учебник для вузов. Изд. 1-е. Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН. 2008. 393 с.
4. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А.,Шмойлов В.И. Развитие отечественных многокристалльных реконфигурируемых вычислительных систем: от воздушного к жидкостному охлаждению // Труды СПИИРАН. 2017. № 1. С. 27−39.
5. Zaborovsky V.S., Mulukha V.A. et al. Preemptive Queuing System with Randomized Push-Out Mechanism // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. April 2015. V. 21. № 1−3. P. 147−158.
6. Румянцев Ю.А., Захаров П.Н., Абрашитова Н.А., Шматок А.В., Рыжих В.О., Гудимчук Н.Б., Атауллаханов Ф.И. Применение ПЛИС для расчета деполимеризации микротрубочки методом броуновской динамики // Труды Института системного программирования РАН. 2016. Т. 28. № 3. С. 241−266.
7. Wang Z., Zhang S., He B., Zhang W. Melia: A MapReduce framework on OpenCL-based FPGA // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2015. С. 27−39.
8. Kobayashi R., Oobata Y., Fujita N., Yamaguchi Y., Boku T. OpenCL-ready High Speed FPGA Network for Reconfigurable High Performance Computing // Proc. of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region (HPC Asia 2018). 2018. С. 192−201.
9. Zwagerman M. High Level Synthesis, a Use Case Comparison with Hardware Description Language // Grand Valley State University Masters Theses. 2015. 36 с.