PROGRAMAÇÃO COM GPU

PROGRAMAÇÃO COM GPU

Josemar Mendonça Lourenço1, Rodrigo Pereira Duarte da Silva2, Sandro Nunes Neves3
123Universidade Gama Filho, Av. Presidente Vargas, nº 62, Unidade – Centro, Candelária.
Resumo. Este artigo descreve um estudo do uso eficiente de programas em placas gráficas, elaborado por PATRICIA AKEMI IKEDA em sua dissertação, apresentada ao Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, como parte dos requisitos para a obtenção do título de Mestre em Ciências, no ano de 2011.
Abstract. This article describes a study of the efficiency programs on GPUs, prepared by PATRICIA AKEMI IKEDA in his dissertation, submitted to the Institute of Mathematics and Statistics, University of São Paulo, as part of the requirements for obtaining the title of Master of Science, in 2011.
1. Introdução
Com o intuito de melhorar o desempenho da maquina e minimizar o uso da Central Processing Unit (CPU), a Graphic Processig Unit (GPU) foi originalmente concebida com o propósito de proporcionar suporte paralelo melhorando assim o desempenho de aplicações gráficas.
Esse tipo de aplicação necessita de um grande poder de processamento, tendo em vista a grande quantidade de cálculos que é realizada.
Isto torna a GPU bastante diferente em comparação a CPU em termos de arquitetura e modelo de programação.
Em 2007 com o lançamento da arquitetura Compute Unified Device Architecture (CUDA) pela Nvidia, a GPU Computing passou a ser utilizada na programação de alto desempenho.
2. GPU – Histórico
Tabela 1: Histórico de evolução das GPUs
Geração
Descrição
Primeira Geração
Em 1999 houve a consolidação no mercado da ATI, Nvidia e 3Dfx. Nesse período, as placas de vídeo, eram apenas dispositivos com o propósito de enviar dados ao monitor, não havendo possibilidade de escrever programas nela.
Segunda Geração
Ainda em 1999, a Nvidia lança a GeForce 256, considerada a primeira GPU do mundo, introduzindo o conceito de pipeline gráfico, onde a própria GPU