Comparación y análisis de desempeño de unidades de procesamiento gráfico como alternativa de computación paralela para procesos de simulación en ingeniería

La computación de propósito general en las unidades de procesamiento gráfico GPU es una área de en continuo crecimiento. Las arquitecturas actuales de las GPU permiten la optimización, a través de diferentes lenguajes de programación (p. ej. CUDA C, CUDA Fortran, OpenCL, entre otros) aplicaciones ex...

Full description

Autores:: Avila Garzón, Yerman Jahir

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2015

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	La computación de propósito general en las unidades de procesamiento gráfico GPU es una área de en continuo crecimiento. Las arquitecturas actuales de las GPU permiten la optimización, a través de diferentes lenguajes de programación (p. ej. CUDA C, CUDA Fortran, OpenCL, entre otros) aplicaciones existentes o crear nuevas aplicaciones que permitan aprovechar el paralelismo natural de GPU. Se busca mejorar el tiempo de ejecución algoritmos complejos, un mejor uso de los recursos computacionales y mayor acceso a plataformas de computación de alto rendimiento. A través del uso de GPUs como procesadores SIMD (Single Instruction Multiple Data) se buscan mejoras en la metodología de diseño, modelo y proceso de simulación. Se busca comparar diferentes GPU que permitan ejecución de tareas en paralelo e incluirlas como coprocesadores en una tarea de diseño digital. Para tal fin se realizaron dos tareas principales: comparación de desempeño de tres GPUs mediante benchmark y una implementación de software paralelo y ejecución del mismo en GPU dentro de un proceso de diseño digital. En la comparación de desempeño de las GPU, se utiliza un benchmark llamado SHOC el cual permite realizar una serie de pruebas de manera iterativa sobre las tarjetas seleccionadas. Para la implementación en el proceso de diseño digital se seleccionó una parte del proceso conocida como Verificación funcional de hardware en el cual se implementaron diferentes combinaciones de ejecución de código tanto en CPU y GPU. La verificación funcional de hardware por simulación es un factor determinante en los tiempos de ejecución en el proceso de diseño digital. La verificación funcional se realiza aplicando estímulos o vectores de prueba al dispositivo bajo verificación (DUV) que generalmente es un sistema escrito en HDL y a un modelo de referencia que hace la misma tarea, pero que se codifica en un lenguaje de alto nivel de programación. Se crea un entorno de verificación funcional de hardware por simulación compuesto por:  Un generador de estímulos aleatorios (C++)  Un hardware a verificar que para este trabajo está escrito en Verilog. Este hardware es un sumador de 8 bits.  Dos modelos de referencia o Golden Model escritos uno en C++ y otro en CUDA pero que cumplen con la misma función dispositivo bajo verificación  Dos comparadores escritos uno en C++ y otro en CUDA con el fin de comparar los desempeños de CPU y GPU al cumplir con la misma tarea. Las unidades NVIDIA analizadas son: NVIDIA® GeForce GT 520M, NVIDIA® Quadro 600 y NVIDIA® Tesla C2075 y lasCPUs analizadas Intel® Core i5, Intel® Xeon.Como principal resultado se tiene que la mejor aplicación del proceso de verificación se da cuando el modelo de referencia está escrito en CUDA C y el comparador en C ++. Los tiempos de ejecución del proceso de verificación para la configuración mencionada son: 0,05 [s], 0,0308 [s] y 0,0270 [s] para GeForce, Quadro y Tesla, respectivamente, frente a 1,3 [s] y 1,17 [s] de Intel® Core i5 y del Intel® Xeon.Processor respectivamente.

Comparación y análisis de desempeño de unidades de procesamiento gráfico como alternativa de computación paralela para procesos de simulación en ingeniería

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