PDF(1,9MB) - Está é a máquina do Professor Alfredo Goldman (this ...

lhares de GPUs em um sistema enquanto mantém tempo médio alto entre
falhas.
2.5.4 Instruções atômicas mais rápidas
As GPUs historicamente possuem baixo suporte para ajudar na cooperação
de tarefas paralelas. O desafio do hardware é fazer uma primitiva que permita
fazer essa sincronização de forma segura sem que prejudique o desempenho.
A solução clássica para esse problema consiste nas instruções atômicas, que
lêem de um local compartilhado, verificam seu valor e escrevem um novo valor
sem que outro processo seja capaz de alterá-lo durante o procedimento [57].
Na Fermi, as instruções atômicas podem ser de 5 a 20 vezes mais rápidas que
na sua antecessora G80, reduzindo a necessidade de envolver a CPU onde
blocos de threads atualizam grandes estruturas de dados compartilhadas,
diminuindo pressão na comunicação com a GPU [7].
2.5.5 Espaço de memória unificado
No tradicional modelo CUDA, cada tipo de memória (constante, comparti-
lhada, local e global) possui seu próprio endereçamento de espaço. O pro-
gramador podia usar ponteiros apenas na memória global. Na Fermi, todas
as memórias são parte de um espaço unificado, permitindo que linguagens
baseadas em ponteiros, como C e C++, sejam mais fáceis de rodar e executar
na GPU, aumentando o número de programas beneficiados com a tecnologia
[59].
2.5.6 Suporte a depuração de código no kernel
Ao contrário de seus antecessores, a arquitetura Fermi permite tratamento
de exceções e chamadas de funções de suporte, como printf(), fornecendo
um importante suporte no desenvolvimento de softwares que executam em
GPUs.
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