Análise da hierarquia de memórias em GPGPUs
AUTOR(ES)
Conrad, Danilo Fukuda
DATA DE PUBLICAÇÃO
2010
RESUMO
O uso de placas gráficas como elementos de co-processamento para obter alto desempenho em aplicações paralelas tem crescido cada vez mais nos últimos tempos. Diversos são os exemplos de aplicações que, fazendo uso dessas arquiteturas, obtiveram speedups de até duas ordens de magnitude. Isto é possível pois as GPUs (Graphics Processing Units) possuem uma arquitetura altamente paralela, especializada em processamento de elementos gráficos, que pode ser feito em grande parte paralelamente. Além disso, o surgimento de linguagens de programação e frameworks que facilitam a programação nessas arquiteturas tem sido outro fator chave em sua popularização. Entretanto, ainda é necessário um aprofundado conhecimento da arquitetura utilizada a fim de dimensionar as aplicações nela executadas. Este trabalho tem como objetivo analisar o impacto de diferentes otimizações no acesso à memória da GPU utilizado como caso de estudo a arquitetura CUDA da empresa NVIDIA.
ASSUNTO(S)
processamento paralelo gpgpu parallel computing mpi performance analysis cuda memory
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10183/26339Documentos Relacionados
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