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

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Implementación en GPU del algoritmo KK-Means Means para procesamiento paralelo de imágenes de satélite disponibles en la herramienta Google MMaps Memoria compartida compartida: copias entre memoria GPU – on-chip chip GPU y viceversa. En este caso, tendremos en cada SM (dentro del chip): • Latencia
Implementación en GPU del algoritmo K-Means para procesamiento paralelo de imágenes de satélite disponibles en la herramienta Google Maps • En cada SM la memoria está dividida en 16 bloques. • Las palabras de 32 bits se asignan a bancos sucesivamente. • Cada bloque permite una lectura/escritura por ciclo. • Accesos simultáneos al mismo banco producen un conflicto: o Serialización de los accesos. o Broadcast desde un banco no penaliza. Texturas y memoria constante: en memoria global, para lectura: • Caché 2D en SM: beneficio si coalescencia es problemática de conseguir. • Permite interpolación de valores por hardware. • Modos de acceso: Clamp (to edge), Repeat, … 2) Evitar la divergencia de threads en un warp. Características de los Warp: • Grupos de 32 threads. o Concurrentes SM. • Branching: if, switch, do, for, while. • Si threads en warp toman distintos caminos serialización. Evitar divergencias: • Con divergencia: if (threadIdx.x>4) {} • Sin divergencia: if (threadIdx.x/WARP_SIZE >= 1) {} Trabajo Fin de Máster -97- Sergio Bernabé García
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UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA Escuela
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Implementación en GPU del algoritm
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