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Aceleración del SimSEE utilizando GPUs (SimSEE-MP)

Código del proyecto
FSE_1_2018_1_153060
Fecha de inicio
2019/09/01
Beneficiario
Ernesto Dufrechou Lasca : Facultad de Ingeniería
Duración
24
Año de convocatoria
2018
Departamento
Montevideo

Resumen publicable

En la Facultad de Ingeniería (FING ? UdelaR) se han desarrollado herramientas de optimización/simulación, como SimSEE y OddFace, que brindan elementos imprescindibles para la toma decisiones en forma eficiente en el sector de generación de energía eléctrica. SimSEE es utilizada en la actualidad en ADME para la programación de la operación óptima del sistema de generación. OddFace es un optimizador distribuido de funciones de alto costo de evaluación que es empleado para la optimización de inversiones en generación utilizando a SimSEE como parte del mecanismo de evaluación de la función de costos a minimizar.

Considerando que SimSEE está basado en Programación Dinámica Estocástica, y el modelado detallado implica aumentar significativamente la dimensión de la representación del espacio de estados del sistema, una de las principales limitantes de esta herramienta son sus requerimientos computacionales. En este contexto, es clara la necesidad de adaptar el SimSEE a las posibilidades ofrecidas por las plataformas de cómputo paralelo actuales.

Además de los grandes supercomputadores, en los últimos años se ha desarrollado de manera notable el uso de plataformas paralelas altamente potentes, pero de menor costo económico y energético. En especial, los aceleradores de hardware, entre los que se destacan los procesadores gráficos o GPU, ofrecen capacidades de cómputo impresionantes en comparación con los procesadores tradicionales, integrando miles de cores a un costo económico y energético muy atractivo.

Este proyecto plantea adaptar los algoritmos utilizados en SimSEE para que éstos puedan ejecutar en dispositivos especializados en cálculo paralelo sin cambiar la filosofía orientada a objetos de SimSEE. Se trata de introducir mejoras que permitan que la plataforma se mantenga simple en cuanto a la codificación de nuevos modelos pero que a su vez pueda aprovechar la disponibilidad de las nuevas plataformas de cómputo, y especialmente de las GPU.

Productos académicos

Artículo

Seveso, F., Marichal, R., Dufrechou, E. y otros. Refactoring an electric-market simulation software for massively parallel computations [Preprint] Publicado en: Latin America High Performance Computing Conference, CARLA 2022, Porto Alegre, Brazil, Sep. 26-30, 2022, pp.190-204. Url: https://hdl.handle.net/20.500.12008/36663

Artículo

Marichal, R., Vallejo, D., Dufrechou, E. y otros. Towards a massively-parallel version of the SimSEE. [Preprint]. Publicado en: 2021 IEEE URUCON, Montevideo, Uruguay, 2021, pp. 440-443, DOI: 10.1109/URUCON53396.2021.9647142. Url: https://hdl.handle.net/20.500.12008/36664