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

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Implementación en GPU del algoritmo K-Means para procesamiento paralelo de imágenes de satélite disponibles en la herramienta Google Maps Figura 3.5. Pipeline clásico frente a pipeline unificado. Como puede apreciarse en la figura 3.5, los datos vienen de la parte superior izquierda del diseño unificado (como vértices), y son llevados al núcleo shader para su procesamiento, y los resultados son enviados de vuelta a la parte superior del núcleo shader, donde son llevados otra vez, procesados otra vez, mandados de vuelta a la parte superior, y así hasta que todas las operaciones shader son ejecutadas y el fragmento de píxel se pasa al subsistema ROP [22]. Modelo de programación CUDA Antes de profundizar en el modelo de programación empleado por CUDA, destacamos que la pila del software de CUDA se compone de varias capas, tal y como muestra la figura 3.6. En concreto, dichas capas son un controlador de hardware, una API y su runtime, y dos librerías matemáticas de alto nivel para uso común, CUFFT y CUBLAS. El hardware ha sido diseñado para soportar controladores ligeros y capas runtime, dando como resultado una ejecución óptima. En este sentido, la API de CUDA es una extensión del lenguaje de programación C, lo cual hace que tenga una curva de aprendizaje mínima. Trabajo Fin de Máster -32- Sergio Bernabé García
Implementación en GPU del algoritmo K-Means para procesamiento paralelo de imágenes de satélite disponibles en la herramienta Google Maps Figura 3.6. Pila de software de CUDA. Por otra parte, CUDA ofrece un direccionamiento de carácter general para la memoria DRAM como ilustra la figura 3.7. Este modelo de direccionamiento permite obtener mayor flexibilidad en la programación, en el sentido de que ofrece tanto la operación de reparto de datos como la de obtención de estos. Desde una perspectiva de programación, esto se traduce en la habilidad de leer y escribir datos en cualquier lugar de la DRAM, exactamente igual que en la CPU [23]. Figura 3.7. Operaciones de memoria Gather (reunión) y Scatter (dispersión). Trabajo Fin de Máster -33- Sergio Bernabé García
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