Técnicas de Otimização de Código para Placas de ... - UFMG

Controle
Cache
ALU ALU
ALU ALU
DRAM DRAM
CPU GPU
Figura 1.2. Uma comparação entre a GPU e
a CPU, conforme figura obtida do manual de
programação CUDA [4].
da Nvidia suportam até 768 threads ativas por multiprocessador;
algumas GPUs elevando este número a 1.024. Em dispositivos
que possuem 30 multiprocessadores, tais como a GeForce GTX
280, isto faz com que 30,000 threads possam estar ativas simultaneamente".
Este hardware poderosíssimo tem permitido que
algumas aplicações pudessem executar até 100 vezes mais rapidamente
que suas rivais restritas à CPU [22]. A figura 1.2 mostra
uma típica representação da GPU, comparada com a CPU.
A GPU separa uma porção muito grande de sua área útil para
tarefas de processamento, ao passo que a CPU usa bastante
desta área para implementar a sua memória de cache.
A GPU necessita de todo este paralelismo porque aplicações
gráficas tendem a ser embaraçosamente paralelas. Isto
quer dizer que tais aplicações são formadas por tarefas em geral
independentes umas das outras. Por exemplo, podemos escurecer
ou clarear os pixels em uma imagem atendo-nos a cada
pixel em separado. Dada a natureza minimalista destas tarefas,
a GPU pode se dar ao luxo de possuir núcleos de processamento
simples, porém estes devem existir em grande número.
Alguns autores, principalmente aqueles mais ligados à NVI-
DIA, costumam usar a expressão STMD (Single Thread Multiple
Data) para caracterizar as GPUs. Este contudo, é um termo relativamente
novo e ainda pouco utilizado. Muitos outros autores
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