Optimización de la simulación de N cuerpos computacionales con atracción gravitacional sobre Intel Xeon Phi KNL

Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.

Resumen -- 1. Introducción -- 1.1 Motivación -- 1.2 Objetivo y metodología -- 1.3 Resultados obtenidos -- 1.4 Publicaciones -- 1.5 Organización -- 2. Simulación de N cuerpos Computacionales con Atracción Gravitacional -- 2.1 Problema general -- 2.2 Fundamentos físicos de la atracción gravitacional -- 2.3 Problema de los N cuerpos con atracción gravitacional -- 2.4 Algoritmo secuencial de N cuerpos -- 2.5 Resumen -- 3 Intel Xeon Phi Knights Landing -- 3.1 Contexto histórico -- 3.2 Primera generación - Knights corner -- 3.3 Segunda generación - Knights Landing -- 3.3.1 Arquitectura. -- 3.3.2 Modos de memoria -- 3.3.3 Modos de clúster -- 3.3.4 Modelos de programación -- 3.3.5 Técnicas de optimización -- 3.3.5.1 Hyper-Threading -- 3.3.5.2 Localidad de datos -- 3.3.5.3 Vectorización -- 3.3.5.4 MCDRAM -- 3.4 Resumen -- 4. Optimización de la simulación de N cuerpos computacionales con atracción -- gravitacional sobre Intel Xeon Phi KNL -- 4.1 Implementación -- 4.1.1 Implementación secuencial base -- 4.1.2 Análisis de paralelismo disponible -- 4.1.3 Multihilado -- 4.1.4 Optimizaciones escalares -- 4.1.5 Vectorización -- 4.1.6 Procesamiento por bloques -- 4.1.7 Desenrollado de bucles -- 4.2 Resultados experimentales -- 4.2.1 Plataforma. -- 4.2.2 Pruebas realizadas. -- 4.2.3 Resultados. -- 4.3 Trabajos relacionados -- 4.4 Resumen -- 5. Conclusiones y trabajos futuros -- 6. Referencias