[en] Heterogeneous computing appears to be the solution to achieve ever faster computers capable of solving bigger and more complex problems in difierent fields of knowledge. To that end, it integrates accelerators with difierent architectures capable of exploiting the features of problems from difierent perspectives thus achieving higher performance. FPGAs are reconfigurable hardware, i.e., it is possible to modify them after manufacture. This allows great flexibility and maximum adaptability to the given problem. In addition, they have low power consumption. All these advantages have the great objection of more dificult programming with the errorprone HDLs (Hardware Description Language), such as Verilog or VHDL, and the requirement of advanced knowledge of digital electronics. The main FPGA vendors have concentrated on developing HLS (High Level Synthesis) tools that allow to program them with C-like high level programming languages. This favoured their adoption by the HPC community and their integration in new supercomputers. However, the programmer still has to take care of aspects such as management of command queues, launching parameters or data transfers. The Controller model is a library to easily manage the coordination, communication and kernel launching details on hardware accelerators. It transparently exploits their native or vendor specific programming models, namely OpenCL and CUDA, thus enabling the potential performance obtained by using them in a compiler agnostic way. It is intended to enable the programmer to make use of the diferent available hardware resources in combination in heterogeneous environments. This work extends the Controller model through the development of a backend that allows the integration of FPGAs, keeping the changes over the user-facing interface to the minimum. The experimental results validate that a significant decrease in programming effort compared to the native OpenCL implementation is achieved. Similarly, high overlap of computation and communication and a negligible overhead due to the use of the library are attained.

[es] La computación heterogénea se presenta como la solución para conseguir supercomputadores cada vez más rápidos capaces de resolver problemas más grandes y complejos en diferentes áreas de conocimiento. Para ello, integra aceleradores con distintas arquitecturas capaces de explotar las características de los problemas desde distintos enfoques obteniendo, de este modo, un mayor rendimiento. Las FPGAs son hardware reconfigurable, i.e., es posible modificarlas después de su fabricación. Esto permite una gran flexibilidad y una máxima adaptación al problema en cuestión. Además, tienen un consumo energético muy bajo. Todas estas ventajas tienen el gran inconveniente de una más difícil programaci ón mediante los propensos a errores HDLs (Hardware Description Language), tales como Verilog o VHDL, y requisitos de conocimientos avanzados de electrónica digital. En los últimos años los principales fabricantes de FPGAs han enfocado sus esfuerzos en desarrollar herramientas HLS (High Level Synthesis) que permiten programarlas a través de lenguajes de programación de alto nivel estilo C. Esto ha favorecido su adopción por la comunidad HPC y su integración en los nuevos supercomputadores. Sin embargo, el programador aún tiene que ocuparse de aspectos como la gestión de colas de comandos, parámetros de lanzamiento o transferencias de datos. El modelo Controller es una librería que facilita la gestión de la coordinación, comunicación y los detalles de lanzamiento de los kernels en aceleradores hardware. Explota de forma transparente sus modelos de programación nativos, en concreto OpenCL y CUDA, y, por tanto, consigue un alto rendimiento independientemente del compilador. Permite al programador utilizar los distintos recursos hardware disponibles de forma combinada en entornos heterogéneos. Este trabajo extiende el modelo Controller mediante el desarrollo de un backend que permite la integración de FPGAs, manteniendo los cambios sobre la interfaz de usuario al mínimo. A través de los resultados experimentales se comprueba que se consigue una disminución del esfuerzo de programación significativa en comparación con la implementación nativa en OpenCL. Del mismo modo, se consigue un elevado solapamiento entre computación y comunicación y un sobrecoste por el uso de la librería despreciable.