Ciencia y Técnica Admistrativa

Medición de rendimiento del algoritmo spmv utilizando contadores de hardware para GP GPU en arquitecturas no homogéneas

Waldo, Valiente

Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina

Díaz, Federico

Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina

De Luca, Graciela

Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina

Giulianelli, Daniel A.

Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina

dgiulian@ing.unlam.edu.ar

Resumen

En la presente investigación se busca analizar diferentes contadores de hardware durante la ejecución del algoritmo SPMV (multiplicación vector por matriz dispersa), a través del uso de herramientas de profiling utilizadas en placas gráficas de los fabricantes ATI y NVIDIA. Utilizando como base tres bibliotecas que hacen uso del procesador gráfico, se busca inferir a partir del estudio de los diferentes indicadores, las optimizaciones aplicables en el contexto planteado que mejoren el desempeño. Para analizar los resultados, se propuso una división de los tres principales eventos de la arquitectura (escritura, ejecución y lectura). Se trabajó en el análisis de las notorias diferencias detectadas en los tiempos de respuestas debido al volumen de las transferencias de datos, para luego analizar la implementación de una biblioteca en particular para cada arquitectura hardware. Finalmente se propone una pequeña modificación que logra mejorar el rendimiento de ambas arquitecturas.

Abstract

Palabras Clave:

GPU, CUDA, OpenCL

Keyword:

Contadores de hardware, ,


Publisher: Técnica Administrativa - ISSN: 1666-1680

Volumen: 15, Number: 2; [ISSUE:66]

Date of publisher: 2016-04-15

URL: www.cyta.com.ar/ta1502/v15n2a4.htm