Dissertação de Mestrado: Um estudo do uso eficiente de programas em placas gráficas

Título:

Um estudo do uso eficiente de programas em placas gráficas

Autora:

Patricia Akemi Ikeda
Mestrado em Ciência da Computação
Instituto de Matemática e Estatística
Universidade de São Paulo

Resumo:

Inicialmente projetadas para processamento de gráficos, as placas gráficas
(GPUs) evoluíram para um coprocessador paralelo de propósito geral de alto
desempenho. Devido ao enorme potencial que oferecem para as diversas áreas
de pesquisa e comerciais, a fabricante NVIDIA destaca-se pelo pioneirismo
ao lançar a arquitetura CUDA (compatível com várias de suas placas), um
ambiente capaz de tirar proveito do poder computacional aliado à maior facilidade
de programação.
Na tentativa de aproveitar toda a capacidade da GPU, algumas práticas
devem ser seguidas. Uma delas consiste em manter o hardware o mais ocupado
possível. Este trabalho propõe uma ferramenta prática e extensível que
auxilie o programador a escolher a melhor configuração para que este objetivo
seja alcançado.

Material:

Slides apresentação
Dissertação

Comparação GPU x sistemas paralelos

Monografia de conclusão de curso de A. V. Grammelsbacher e J. C. C. Medrado.

O trabalho visa fornecer um estudo comparando a execução de algoritmos paralelos na CPU e na GPU, elucidando se é mais vantajoso executar determinados algoritmos na CPU ou na GPU. Para realizar as comparações são feitos benchmarks da execução de algoritmos com a finalidade de medir a capacidade de processamento em FLOPS , a cópia de dados na memória entre outras características do sistema.

Comparacao de desempenho entre GPGPU e Sistemas Paralelos

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