Graphic Processor Unit
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Graphic Processor UnitUtilização de GPUs para Sistemas de
Paralelismo Massivo
CPU – Central Processor UnitProcessamento sequencial
Instrução por instruçãoA cada nova geração de processadores, tem-
se um notório ganho de desempenho:Desenvolvedores repassavam o progresso para
suas aplicações: Aplicações mais robustas e complexas
Um pouco de história...[1943:2003] Clock das CPUs cresce bastante
de uma geração para outra2003: Clock das CPUs tende a crescer cada
vez menos. Motivos: dissipação de calor e consumo de
energia elevados. Solução: aumenta-se o número de núcleos de
processamento.[2003:-1] Corrida por pontos flutuantes:
Desempenho de GPUs cresce exponencialmente
Computação de alto desempenho adere ao novo tipo deprocessamento.
Tendência paralelaInstruções não atuam mais só de forma sequencialCPUs:
Controles sofisticados para aplicar paralelismo em threads únicas.
Gerenciam instruções sequenciais de forma paralela mantendo a aparência sequencial.
GPUs:Abordagem SIMD (Single Instruction, Multiple
Data)Projetadas para processamento gráfico.Especializadas em cálculos de vetores e matrizes.
Organização interna de uma GPU
Organização interna de uma GPU
Organização interna de uma GPU
Hierarquia de Memória• Memória compartilhada e L1 CachePodem ser configuradas:• 16 kB de L1 e 48KB de SM• 16 kB de SM e 48KB de L1
•Read-only cache:• Evita acesso à L1 quando não for
Para escrita
GPUs em Sistemas de Paralelismo massivo (MPP)Por volta de 2000 os cientistas começaram a
utilizar GPUs para acelerarem aplicações científicas (cálculos matemáticos, físicos, biológicos...)
Advento do GPGPU (General Purpose Computation on GPU)
Forçou os desenvolvedores a repensar em seus algoritmos.
GPUs desenvolvidas para o mercado de HPC
Organização de um Cluster CPU-GPU
Cluster AC at NCSAHP xw9400 workstation
2216 AMD opteron 2.4GHz,Dual core
8 GB DDR2Infiniband QDR Adapter
Tesla S1070 1U GPU Computing
Server1.3 GHz Tesla T10 processors4x4 GB GDDR3 SD RAM
Cluster com 32 nós