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
3.2. CUDA: una nueva arquitectura para el cálculo en la GPU
CUDA viene del inglés Compute Unified Device Architecture y es una nueva
arquitectura hardware y software, diseñada para dar y manejar procesamientos en la
GPU como un elemento de computación de datos paralelos sin la necesidad de
mapearlos a una API de gráficos. Está disponible para las versiones GeForce 8
Series, Quadro FX 5600/4600, Tesla y Fermi. El mecanismo de multitarea del
sistema operativo es responsable de manejar el acceso a la GPU mediante CUDA, y
las aplicaciones gráficas funcionan de forma simultánea. A continuación describimos
el pipeline unificado del que disponen las actuales GPUs de NVIDIA y que puede ser
explotado de forma eficiente mediante CUDA, así como la arquitectura completa de
la Tesla C1060. El apartado finaliza describiendo los diferentes modelos de
programación en CUDA.
Pipeline unificado
A partir del modelo de pipeline clásico, con sus flujos de datos empezando en lo
más alto, donde los vértices con varios atributos, índices, comandos, y texturas son
pasados a la GPU desde la CPU. Las fases de procesamiento mayores siguen una
manera lineal segura incluyendo vertex shading, píxel shading, operaciones raster,
(que son operaciones a través de las cuales un área espacial queda dividida en celdas
regulares, en las que cada una de las cuales presentan unos atributos o valor, como
pueden ser la altitud, reflectancia, etc.) y escritura de píxeles en el buffer frame.
Con este pipeline unificado y la arquitectura “shader”, el diseño de la GPU Tesla
c1060 reduce significativamente el número de fases del pipeline y cambia el flujo
secuencial para estar más orientado a bucle. Las entradas son alimentadas en la parte
alta del núcleo shader unificado, y las salidas son escritas en registros y entonces
vuelven otra vez a la parte alta del núcleo shader para la próxima operación. Como
resultado, en el diagrama GPU unificado generalizado que se muestra en la
figura 3.5, los flujos de datos bajan secuencialmente por el pipeline a través de
diferentes tipos “shader”. La figura de la derecha representa un núcleo “shader”
unificado con uno o más procesadores “shader” unificados estandarizados.
Trabajo Fin de Máster -31- Sergio Bernabé García