Matrix computations on graphics processors and clusters of gpus
Francisco Daniel Igual Peña · 2011
Las arquitecturas destinadas a computacion de altas prestaciones (HPC) basadas en aceleradores graficos (GPUs) se han convertido en los ultimos anos en una alternativa extendida que combina altas prestaciones y un bajo coste de adquisicion. Pese a que la facilidad de programacion de este tipo de arquitecturas ha mejorado en las ultimas generaciones, todavia necesitan grandes esfuerzos si es necesario optimizar las rutinas a implementar. Por otra parte, las rutinas de algebra lineal aparecen en un amplio abanico de aplicaciones cientifico tecnicas. Su optimizacion resulta clave a la hora de obtener elevadas prestaciones en aplicaciones reales existentes en diversos ambitos. El objetivo de la presente tesis es disenar, implementar y evaluar estrategias de programacion que permitan elevar las prestaciones de rutinas de algebra lineal comunes sobre arquitecturas basadas en un procesador grafico, multiples procesadores graficos y clusters de GPUs, adoptando un enfoque de alto nivel que facilita el desarrollo de las mismas. Los resultados experimentales obtenidos demuestran la viabilidad de este enfoque, consiguiendo destacables aceleraciones sobre los tres tipos de arquitecturas seleccionadas.