El grupo de investigación Accelcom, encabezado por el investigador Antonio Peña, ha desarrollado una solución que brinda soporte a la sintaxis y semántica estándar de offload de OpenMP para DPUs
Las unidades de procesamiento de datos (DPUs) han surgido como una clase innovadora de sistemas en un chip (SoC) programables, ofreciendo soluciones aceleradas para las cargas de trabajo más exigentes. Las DPUs combinan elementos de procesamiento programables de alto rendimiento, como CPUs y GPUs, integrados de manera sólida con hardware especializado, siguiendo estándares de la industria.
Estas DPUs están diseñadas específicamente para plataformas de cómputo, potenciando operaciones de redes definidas por software, almacenamiento y ciberseguridad. Para tales aplicaciones, NVIDIA ofrece el dispositivo NVIDIA BlueField DPU junto con la plataforma de desarrollo DOCA™. NVIDIA DOCA desbloquea la innovación en centros de datos al facilitar la creación y implementación rápida de aplicaciones y servicios en el BlueField DPU. Proporciona interfaces de programación de aplicaciones (APIs) y servicios de código abierto estándar de la industria para redes, seguridad, almacenamiento, cómputo de alto rendimiento (HPC) e inteligencia artificial (IA), simplificando la descarga de aplicaciones con paquetes integrados de aceleración NVIDIA.
Para mejorar aún más la accesibilidad a las DPUs, especialmente para programadores de HPC no familiarizados con esta novedosa API de bajo nivel, Antonio J. Peña, líder del grupo de investigación AccelCom en el Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), estableció un grupo de trabajo que incluía a Muhammad Usman (Ingeniero de Investigación) y Sergio Iserte (Investigador Senior). Su misión era desarrollar una solución que brindara soporte para la sintaxis y semántica estándar de offloading de OpenMP para DPUs, llamada acertadamente ODOS (OpenMP DPU offloading support for NVIDIA DOCA).
ODOS extiende la infraestructura del compilador LLVM para habilitar el offload de OpenMP para las DPUs NVIDIA BlueField. Con ODOS, los usuarios pueden transferir cálculos a GPUs y/o DPUs utilizando la sintaxis estándar de OpenMP. La solución elimina barreras para nuevos usuarios, permitiéndoles aprovechar el poder de las DPUs dentro de sus marcos de programación existentes.
El impacto de ODOS no ha pasado desapercibido. NVIDIA ha brindado una ayuda sustancial y recursos para ODOS, financiando su desarrollo y facilitando su promoción entre su comunidad de usuarios.
Antonio J. Peña afirmó: "Los miembros del grupo AccelCom en el BSC tienen una larga tradición de facilitar el uso de aceleradores de HPC y comunicaciones en red para desarrolladores científicos. Estamos emocionados de ver el interés de la comunidad en ODOS, el primero de su tipo. Espero ver pronto muchas más aplicaciones beneficiándose de la ventaja de rendimiento de las DPUs NVIDIA BlueField gracias a la interfaz fluida proporcionada por ODOS. Ya estamos colaborando con NVIDIA en nuevas funcionalidades y un rendimiento mejorado".
"El desarrollo de ODOS para las DPUs NVIDIA BlueField por parte del BSC tiene como objetivo impulsar aplicaciones de HPC y cómputo científico que pueden ayudar a abordar varios desafíos", aseguró Gilad Shainer, vicepresidente senior de redes en NVIDIA. "Al integrar las DPUs de manera transparente en el ecosistema de OpenMP, estamos empoderando a los programadores con un mayor acceso a la computación acelerada, desbloqueando nuevas posibilidades para aplicaciones de alto rendimiento."
Con los esfuerzos colaborativos del BSC, NVIDIA y el equipo del proyecto ODOS, la comunidad HPC puede aprovechar todo el potencial de las DPUs y aprovechar sus capacidades dentro del establecido marco de OpenMP. ODOS ha sido recientemente lanzado como software de código abierto y se ha presentado durante la conferencia SC23 mediante un artículo científico, un tutorial, un panel y un BoF. Los próximos pasos planeados incluyen la contribución al proyecto LLVM y la integración de MPI (es decir, soporte para la transferencia de llamadas MPI en la DPUs).