CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Unidades de aceleraÃÃo grÃca, ou GPU (Graphical Processing Units ), tem se consolidado nos Ãltimos anos para computaÃÃo de propÃsito geral, para aceleraÃÃo de trechos crÃticos de programas que apresentam requisitos severos de desempenho quanto ao tempo de execuÃÃo. GPUs constituem um dentre vÃrios tipos de aceleradores computacionais de propÃsito geral que tem sido incorporados em vÃrias plataformas de computaÃÃo de alto desempenho, com destaque tambÃm para as MIC (Many Integrated Cores ) e FPGA (Field Programmable Gateway Arrays ). A despeito da Ãnfase nas pesquisas de novos algoritmos paralelos capazes de explorar o paralelismo massivo oferecido por dispositivos GPGPU, ainda sÃo incipientes as iniciativas sobre novas abstraÃÃes de programaÃÃo que tornem mais simples a descriÃÃo desses algoritmos sobre GPGPUs, sem detrimento à efciÃncia. Ainda à necessÃrio que o programador possua conhecimento especÃfico sobre as peculiaridades da arquitetura desses dispositivos, assim como tÃcnicas de programaÃÃo que nÃo sÃo do domÃnio mesmo de programadores paralelos experientes na atualidade. Nos Ãltimos anos, a NVIDIA, indÃstria que tem dominado a evoluÃÃo arquitetural dos dispositivos GPGPU, lanÃou a arquitetura Kepler, incluindo o suporte Ãs extensÃes Hyper-Q e Dynamic Parallelism (DP), as quais oferecem novas oportunidades de expressÃo de padrÃes de programaÃÃo paralela sobre esses dispositivos. Esta dissertaÃÃo tem por objetivo a proposta de novas abstraÃÃes de programaÃÃo paralela sobre uma linguagem orientada a objetos baseada em Java, a m de expressar computaÃÃes paralelas heterogÃneas do tipo multicore/manycore, onde o dispositivo GPU à compartilhado por um conjunto de threads paralelas que executam no processador hospedeiro, em um nÃvel de abstraÃÃo mais elevado comparado Ãs alternativas existentes, porÃm ainda oferecendo ao programador total controle sobre o uso dos recursos do dispositivo. O projeto das abstraÃÃes dessa linguagem proposta, doravante chamada Fusion, parte da expressividade oferecida pela arquitetura Kepler. / Acceleration units free, or GPU (Graphical Processing Units), have been consolidated in recent years for general purpose computing for accelerating critical sections of programs that exhibit high standards of performance and the execution time. GPUs are one of several types of general-purpose computational accelerators that have been built on various platforms for high performance computing, especially also for the MIC (Many Integrated Cores) and FPGA (Field Programmable Gateway Arrays). Despite the emphasis on the research of new parallel algorithms capable of exploiting the massive parallelism offered by GPGPU devices are still incipient initiatives on new programming abstractions that make the simplest description of these algorithms on GPGPUs, without detriment to the effciency. It is still necessary that the programmer has specific knowledge of the peculiarities of the architecture of these devices, as well as programming techniques that are not domain even experienced parallel programmers today. In recent years, NVIDIA, an industry that has dominated the evolution of architectural GPGPU devices, launched the Kepler architecture, including extensions to support Hyper-Q and Dynamic Parallelism (DP), which offer new opportunities for expression patterns of parallel programming on such devices. This paper aims at proposing new programming abstractions over a parallel object-oriented language based on Java, am expressing parallel computations heterogeneous type multicore / manycore, where the GPU device is shared by a set of parallel threads running in host processor, on a higher level of abstraction compared to existing alternatives, but still offering the programmer full control over the use of device capabilities. The design of this proposed language abstractions, hereinafter called Fusion, part of the expressiveness offered by Kepler architecture.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:6739 |
| Date | 22 May 2013 |
| Creators | Anderson Boettge Pinheiro |
| Contributors | Francisco Heron de Carvalho Junior, Ricardo Cordeiro CorrÃa, Siang Wun Song, Albert Einstein Fernandes Muritiba |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em CiÃncia da ComputaÃÃo, UFC, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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