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Graphic Processor Unit

Graphic Processor Unit. Utilização de GPUs para Sistemas de Paralelismo Massivo . CPU – Central Processor Unit. Processamento sequencial Instrução por instrução A cada nova geração de processadores, tem-se um notório ganho de desempenho:

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Presentation Transcript

  1. GraphicProcessorUnit Utilização de GPUs para Sistemas de Paralelismo Massivo

  2. CPU – Central ProcessorUnit • Processamento sequencial • Instrução por instrução • A cada nova geração de processadores, tem-se um notório ganho de desempenho: • Desenvolvedores repassavam o progresso para suas aplicações: • Aplicações mais robustas e complexas

  3. Um pouco de história... • [1943:2003] Clock das CPUs cresce bastante de uma geração para outra • 2003: 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 de processamento.

  4. Tendência paralela • Instruções não atuam mais só de forma sequencial • CPUs: • Controles sofisticados para aplicar paralelismo em threads únicas. • Gerenciam instruções sequenciais de forma paralela mantendo a aparência sequencial. • GPUs: • Abordagem SIMD (SingleInstruction, Multiple Data) • Projetadas para processamento gráfico. • Especializadas em cálculos de vetores e matrizes.

  5. Organização interna de uma GPU

  6. Organização interna de uma GPU

  7. Organização interna de uma GPU

  8. Hierarquia de Memória • Memória compartilhada e L1 Cache • Podem ser configuradas: • 16 kB de L1 e 48KB de SM • 16 kB de SM e 48KB de L1 • Read-onlycache: • Evita acesso à L1 quando não for • Para escrita

  9. 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 PurposeComputationon GPU) • Forçou os desenvolvedores a repensar em seus algoritmos. • GPUs desenvolvidas para o mercado de HPC

  10. Organização de um Cluster CPU-GPU

  11. Cluster AC at NCSA • HP xw9400 workstation • 2216 AMD opteron 2.4GHz, Dual core • 8 GB DDR2 • Infiniband QDR Adapter • Tesla S1070 1U GPU Computing Server • 1.3 GHz Tesla T10 processors • 4x4 GB GDDR3 SD RAM • Cluster com 32 nós

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