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) Ocupancia: maximizar utilización HW.
Si los threads ejecutan una instrucción de acceso a memoria global se pierden
ciclos de reloj. Por ello, es posible “ocultar” esa latencia ejecutando mientras tanto
un warp distinto. La ocupancia viene determinada por la siguiente ecuación:
Ocupancia =
# á
# á
El número máximo de warps que nos podemos encontrar es de 24 warps (1.0 y
1.1) y 32 warps (1.3).
Para ocultar la latencia implica aumentar el tamaño del bloque:
• Limitación: recursos disponibles (registros y shared memory).
o Compilar con flag --ptxas-options=-v
o Compilar con flag –cubin
code{
}
name = my_kernel
lmem = 0
smem = 2048
reg = 10
bar = 0
bincode { … }
const { … }
• Si se supera el número de registros, el thread usará memoria “local”
(muy lenta, en zona de memoria global).
• Si hay reserva dinámica de memoria compartida es necesario sumarla a
smem.
Una de las partes importantes de este apartado, es la elección del tamaño de
bloque y de grid:
Trabajo Fin de Máster -98- Sergio Bernabé García