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

Implementación en GPU del algoritmo KK-Means
Means para procesamiento paralelo
de imágenes de satélite disponibles en la herramienta Google MMaps
3. Tarjetas gráficas programables GPUs
En este capítulo hablamos de cómo han ido evolucionando las GPUs
programables, de los recursos que ofrecen y de su gran capacidad de cómputo.
Introduciremos una serie de conceptos para lograr entender cómo se lleva a cabo el
procesamiento en una GPU mediante lenguaje CUDA. Describiremos el hardware de
la tarjeta Tesla c1060 1060 con la que se ha realizado el trabajo y finalmente trataremos el
lenguaje CUDA en sí dando unas nociones básicas para llevar a cabo cualquier
proyecto con este lenguaje.
3.1. Las GPUs como un dispositivo de procesamiento de datos en paralelo
Desde un tiempo o a esta parte, las GPUs programables han evolucionado como
un elemento con una carga de trabajo, como podemos apreciar en las figuras 3.1 y
3.2, donde se muestra una comparativa de la evolución de la capacidad de cómputo y
del ancho de banda de las CPUs y las GPUs. Con múltiples núcleos y con un gran
ancho de banda de memoria, hoy por hoy las GPUs ofrecen prestaciones muy
elevadas para el proce procesamiento gráfico y científico [22 – 25].
Figura 3.1. Operaciones en coma flotante por segundo para CPU y GPU.
Trabajo Fin de Máster -25- Sergio Bernabé García