Análisis del rendimiento de algoritmos paralelos de propósito general en GPGPU : Aplicación a un problema de mallado de elementos finitos

El objetivo de este trabajo es analizar el desarrollo, optimización y evaluación de algoritmos paralelos de propósito general cuya ejecución se implementa sobre la arquitectura de cómputo de alto rendimiento que ofrecen los multiprocesadores gráficos de las placas de video. Este tipo de arquitectura...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gaudiani, Adriana
Otros Autores: Naiouf, Marcelo
Formato: Tesis Trabajo de especializacion
Lenguaje:Español
Publicado: 2012
Materias:
Ciencias Informáticas
Multiprocessing/multiprogramming/multitasking
GPGPU
Parallel algorithms
algoritmo de mallado
Algorithms
CUDA
multiprocesador
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22691
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El objetivo de este trabajo es analizar el desarrollo, optimización y evaluación de algoritmos paralelos de propósito general cuya ejecución se implementa sobre la arquitectura de cómputo de alto rendimiento que ofrecen los multiprocesadores gráficos de las placas de video. Este tipo de arquitectura de cómputo, como las GPU de la placa de video NVIDIA, permite obtener mejoras significativas en el tiempo de procesamiento de aplicaciones no gráficas. Este objetivo es alcanzable con un uso eficiente de su modelo de memoria y de programación. En este trabajo se estudiará el rendimiento de un algoritmo de mallado de elementos finitos, cuya paralelización es adecuada para un modelo de programación paralela de memoria compartida. Este objetivo incluye determinar las técnicas de optimización del modelo de programación CUDA que hagan más eficiente el uso de los niveles de memoria de la GPU para esta aplicación y que permitan su escalado a unidades con mayor cantidad de multiprocesadores. El aporte de este trabajo es mostrar la ganancia obtenida con el uso de multiprocesadores gráficos al ejecutar aplicaciones paralelas de propósito general, que se caracterizan por proveer un alto paralelismo de datos. Como también exponer el potencial presente en las GPU, de eficiencia y escalabilidad, cuando se dan estas condiciones en la aplicación sobre la que se trabaja.
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