Implementación en GPU del algoritmo K-Means para ... - UMBC

Implementación en GPU del algoritmo K-Means para procesamiento paralelo
de imágenes de satélite disponibles en la herramienta Google Maps
8.3. Compilación programas CUDA. ............................................................................... 85
8.4. Librerías CUDA. ........................................................................................................... 86
8.5. Arquitectura y modelo de programación ................................................................ 87
8.6. Técnicas de Optimización........................................................................................... 94
8.7. Herramientas desarrollo y depuración. ................................................................... 99
9. BIBLIOGRAFÍA ...................................................................................................... 100
10. PUBLICACIONES ................................................................................................. 104
Índice de Figuras
Figura 2.1. El espectro electromagnético. .................................................................. 19
Figura 2.2. Ejemplo ilustrativo de una imagen multi-dimensional de 4 bandas. ....... 20
Figura 2.3. Configuración típica de un cluster Beowulf. ........................................... 23
Figura 2.4. Distintos modelos de GPUs NVidia. ....................................................... 24
Figura 2.5. Ejemplo de la Virtex-6 FPGA. ................................................................ 24
Figura 3.1. Operaciones en coma flotante por segundo para CPU y GPU. ............... 25
Figura 3.2. Ancho de banda CPU y GPU. ................................................................. 26
Figura 3.3. Pipeline clásico de procesamiento en una GPU. ..................................... 28
Figura 3.4. La GPU proporciona más transistores para el procesamiento de datos. .. 29
Figura 3.5. Pipeline clásico frente a pipeline unificado. ............................................ 32
Figura 3.6. Pila de software de CUDA. ..................................................................... 33
Figura 3.7. Operaciones de memoria Gather (reunión) y Scatter (dispersión). ......... 33
Figura 3.8. Shared memory. ....................................................................................... 34
Figura 3.9. Grid, bloques e hilos. ............................................................................... 36
Figura 3.10. Acceso a diferentes espacios de memoria. ............................................ 37
Figura 3.11. Arquitectura de la GPU Tesla c1060 de NVidia. .................................. 38
Figura 3.12. Conjunto de multiprocesadores SIMD con memoria compartida
on-chip........................................................................................................................ 39
Figura 4.1. Ejemplo gráfico del algoritmo K-Means. ................................................ 47
Figura 5.1. Ejemplo de reducción en tres pasos de una suma dado un cluster de
8 elementos................................................................................................................. 50
Trabajo Fin de Máster -11- Sergio Bernabé García