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3 PROGRAMAÇÃO COM GPUS
A utilização de GPUs como ferramentas de computação para aplicações outras que
não gráficas é motivada especialmente pelo grande número de unidades lógicas e aritméticas
(ULA) presentes em tais dispositivos.
Kirk e Hwu (2010, p. 5) afirmam que “a filosofia de projeto de GPUs é modelada
pelo rápido crescimento da indústria de video games, a qual exerce uma enorme pressão para
que seja possível desempenhar um número massivo de operações de ponto-flutuante por
frames de vídeo nos jogos modernos”. Os mesmos autores (2010) ainda comentam que, deste
modo, os fabricantes são forçados a encontrar soluções que sejam capazes de maximizar o
número de tais operações. Até o momento, a principal solução para esta demanda consiste em
otimizar a execução para que se tenha um throughput de grandes números de threads. Como
resultado, uma área maior dos chips das GPUs é dedicada a cálculos de ponto-flutuante. A
Figura 12 ilustra esse conceito, mostrando que as GPUs possuem, deste modo, áreas de
controle e memória reduzidas, porém com um número muito maior de ULAs:
Figura 12 – Comparativo entre os projetos de uma CPU e de uma GPU.
Fonte: Kirk e Hwu (2010, p. 4).
Assim, à medida que o hardware das GPUs evolui e estas possuem cada vez mais
processadores unificados, tais dispositivos cada vez mais adquirem características de
computadores paralelos de alto desempenho.
Este fato fez com que pesquisadores começassem a explorar o potencial das GPUs
para resolver problemas científicos e de engenharia de alta demanda computacional. Contudo,
como os chips gráficos eram projetados apenas para terem compatibilidade com as interfaces
de programação de aplicações (application programming interface – API) gráficas, era