Modelo de performance para código com desvios de execução em hardware gráfico

O advento das unidades de processamento gráfico (GPUs) programáveis forneceram um novo modelo computacional que pode ser utilizado em diversas aplicações. Baseadas em arquitetura de fluxo paralelo, a atual geração de GPUs oferece processadores de vértices e de fragmentos programáveis que podem aumen...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vasconcelos, Atila Bohlke
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/11262
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/11262
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Computação gráfica
Processamento de imagens
Performance model
Graphics processing
Graphics hardware
Descripción
Sumario:O advento das unidades de processamento gráfico (GPUs) programáveis forneceram um novo modelo computacional que pode ser utilizado em diversas aplicações. Baseadas em arquitetura de fluxo paralelo, a atual geração de GPUs oferece processadores de vértices e de fragmentos programáveis que podem aumentar drasticamente a performance comparada com soluções implementadas exclusivamente em CPUs. Entretanto obter performance ótima no modelo computacional da GPU, que é complexo e altamente paralelo, com ferramentas de depuração limitadas é uma tarefa difícil e importante. Neste trabalho nós descrevemos uma abordagem simples para avaliar diversas soluções baseadas em GPU para uma dada solução. Ela consiste de um modelo de estimativa de performance que procura reproduzir, dentro de faixas toleráveis de erro, a medida de performance para a unidade de processamento de fragmentos. Nós avaliamos a nossa proposta utilizando as últimas gerações de placas gráficas da NVidia e da ATI usando um conjunto de medidas sintéticas bem como um estudo de caso de uma aplicação em tempo-real.