Aceleración de una herramienta para la toma de decisiones en el mercado eléctrico.
Supervisor(es): Dufrechou, Ernesto - Ezzatti, Pablo
Resumen:
SimSEE (Simulador de Sistemas de Energía Eléctrica) es una plataforma diseñada para realizar simulaciones personalizadas de sistemas de generación de energía eléctrica. Los altos costos computacionales que implica su uso motivó explorar el aprovechamiento de plataformas de Hardware masivamente paralelas como las GPUs. En particular, se lleva a cabo un estudio exhaustivo a nivel de documentación, código y experimentación del proceso de simulación. El objetivo es evaluar qué partes de la rutina pueden ser procesadas de manera más eficiente por una GPU. En el análisis experimental realizado, se identificó que una de las rutinas más exigente en términos de recursos para esta simulación es el método Simplex, el cual se realiza un gran número de veces (del orden de millones) y en el caso tiene un tamaño considerable, más de 120 variables por 20 restricciones generales y 45 restricciones de cota superior. Este proyecto tiene como objetivo principal adaptar los algoritmos utilizados en SimSEE para aprovechar las capacidades de cómputo paralelo de las GPUs, centrado especialmente en el método Simplex. Con base en esta premisa, se exploran diferentes implementaciones del algoritmo Simplex y sus variantes. Posteriormente, se implementan estas variantes en el lenguaje CUDA, se ejecutan en una GPU y se realiza una comparación de rendimiento entre las diferentes versiones en CPU y GPU. Los resultados obtenidos tras la implementación y comparación de diversas versiones del algoritmo Simplex en la herramienta SimSEE son significativos. Se destaca que todas las variantes implementadas en GPU superaron en rendimiento a las versiones en CPU, siendo Simplex SimSEE la variante más destacada. En particular, en el caso de estudio denominado ‘Extra Grande’, se observó que el algoritmo Simplex SimSEE adaptado para GPU supera en un 96% a su versión en CPU. Los resultados resaltan la eficacia del procesamiento en paralelo en GPU para mejorar el rendimiento de SimSEE.
2024 | |
Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/43839 | |
Acceso abierto | |
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
Sumario: | SimSEE (Simulador de Sistemas de Energía Eléctrica) es una plataforma diseñada para realizar simulaciones personalizadas de sistemas de generación de energía eléctrica. Los altos costos computacionales que implica su uso motivó explorar el aprovechamiento de plataformas de Hardware masivamente paralelas como las GPUs. En particular, se lleva a cabo un estudio exhaustivo a nivel de documentación, código y experimentación del proceso de simulación. El objetivo es evaluar qué partes de la rutina pueden ser procesadas de manera más eficiente por una GPU. En el análisis experimental realizado, se identificó que una de las rutinas más exigente en términos de recursos para esta simulación es el método Simplex, el cual se realiza un gran número de veces (del orden de millones) y en el caso tiene un tamaño considerable, más de 120 variables por 20 restricciones generales y 45 restricciones de cota superior. Este proyecto tiene como objetivo principal adaptar los algoritmos utilizados en SimSEE para aprovechar las capacidades de cómputo paralelo de las GPUs, centrado especialmente en el método Simplex. Con base en esta premisa, se exploran diferentes implementaciones del algoritmo Simplex y sus variantes. Posteriormente, se implementan estas variantes en el lenguaje CUDA, se ejecutan en una GPU y se realiza una comparación de rendimiento entre las diferentes versiones en CPU y GPU. Los resultados obtenidos tras la implementación y comparación de diversas versiones del algoritmo Simplex en la herramienta SimSEE son significativos. Se destaca que todas las variantes implementadas en GPU superaron en rendimiento a las versiones en CPU, siendo Simplex SimSEE la variante más destacada. En particular, en el caso de estudio denominado ‘Extra Grande’, se observó que el algoritmo Simplex SimSEE adaptado para GPU supera en un 96% a su versión en CPU. Los resultados resaltan la eficacia del procesamiento en paralelo en GPU para mejorar el rendimiento de SimSEE. |
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