O recente crescimento da utilização de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) em aplicações científicas, que são voltadas ao desempenho, gerou a necessidade de otimizar os programas que nelas rodam. Uma ferramenta adequada para essa tarefa é o modelo de desempenho que, por sua vez, se beneficia da existência de uma ferramenta de extração de informações de desempenho para GPUs. Este trabalho cobre a criação de um gerador de microbenchmark para instruções PTX que também obtém informações sobre as características do hardware da GPU. Os resultados obtidos com o microbenchmark foram validados através de um modelo simplificado que obteve erros entre 6,11% e 16,32% em cinco kernels de teste. Também foram levantados os fatores de imprecisão nos resultados do microbenchmark. Utilizamos a ferramenta para analisar o perfil de desempenho das instruções e identificar grupos de comportamentos semelhantes. Também testamos a dependência do desempenho do pipeline da GPU em função da sequência de instruções executada e verificamos a otimização do compilador para esse caso. Ao fim deste trabalho concluímos que a utilização de microbenchmarks com instruções PTX é factível e se mostrou eficaz para a construção de modelos e análise detalhada do comportamento das instruções. / The recent growth in the use of tailored for performance Graphics Processing Units (GPUs) in scientific applications, generated the need to optimize GPU targeted programs. Performance models are the suitable tools for this task and they benefits from existing GPUs performance information extraction tools. This work covers the creation of a microbenchmark generator using PTX instructions and it also retrieves information about the GPU hardware characteristics. The microbenchmark results were validated using a simplified model with errors rates between 6.11% and 16.32% under five diferent GPU kernels. We also explain the imprecision factors present in the microbenchmark results. This tool was used to analyze the instructions performance profile, identifying groups with similar behavior. We also evaluated the corelation of the GPU pipeline performance and instructions execution sequence. Compiler optimization capabilities for this case were also verified. We concluded that the use of microbenchmarks with PTX instructions is a feasible approach and an efective way to build performance models and to generate detailed analysis of the instructions\' behavior.

O recente crescimento da utilização de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) em aplicações científicas, que são voltadas ao desempenho, gerou a necessidade de otimizar os programas que nelas rodam. Uma ferramenta adequada para essa tarefa é o modelo de desempenho que, por sua vez, se beneficia da existência de uma ferramenta de extração de informações de desempenho para GPUs. Este trabalho cobre a criação de um gerador de microbenchmark para instruções PTX que também obtém informações sobre as características do hardware da GPU. Os resultados obtidos com o microbenchmark foram validados através de um modelo simplificado que obteve erros entre 6,11% e 16,32% em cinco kernels de teste. Também foram levantados os fatores de imprecisão nos resultados do microbenchmark. Utilizamos a ferramenta para analisar o perfil de desempenho das instruções e identificar grupos de comportamentos semelhantes. Também testamos a dependência do desempenho do pipeline da GPU em função da sequência de instruções executada e verificamos a otimização do compilador para esse caso. Ao fim deste trabalho concluímos que a utilização de microbenchmarks com instruções PTX é factível e se mostrou eficaz para a construção de modelos e análise detalhada do comportamento das instruções. / The recent growth in the use of tailored for performance Graphics Processing Units (GPUs) in scientific applications, generated the need to optimize GPU targeted programs. Performance models are the suitable tools for this task and they benefits from existing GPUs performance information extraction tools. This work covers the creation of a microbenchmark generator using PTX instructions and it also retrieves information about the GPU hardware characteristics. The microbenchmark results were validated using a simplified model with errors rates between 6.11% and 16.32% under five diferent GPU kernels. We also explain the imprecision factors present in the microbenchmark results. This tool was used to analyze the instructions performance profile, identifying groups with similar behavior. We also evaluated the corelation of the GPU pipeline performance and instructions execution sequence. Compiler optimization capabilities for this case were also verified. We concluded that the use of microbenchmarks with PTX instructions is a feasible approach and an efective way to build performance models and to generate detailed analysis of the instructions\' behavior.