Entrada/salida (E/S) de datos eficiente para el dominio de tiempo de diferencias finitas (FDTD). Cálculo en unidades de procesamiento gráfico (GPU)

Tesina de Maestría del año 2014 en la asignatura de Ciencias de la Computación - Aplicada, calificación: Primera, Universidad de Manchester (Facultad de Ciencias de la Computación), curso: Ciencias de la Computación Avanzadas: Ingeniería de Sistemas Informáticos, idioma: Inglés, resumen: Debido a los avances tecnológicos recientes, una de las formas populares de lograr un rendimiento con respecto al tiempo de ejecución de los programas es utilizando la potencia de paralelismo masivo de la computación aceleradora basada en GPU junto con la computación de CPU. En la computación aceleradora basada en GPU, la parte intensiva en datos o computacionalmente intensiva se calcula en la GPU, mientras que las instrucciones simples pero complejas se calculan en la CPU para lograr una aceleración masiva en el tiempo de ejecución del programa de computadora ejecutado en el sistema informático. En física, especialmente en electromagnetismo, el método de Diferencias Finitas en el Dominio del Tiempo (FDTD) es un método de análisis numérico popular, que se utiliza para resolver el conjunto de ecuaciones diferenciales parciales de Maxwell para unificar y relacionar el campo eléctrico con el campo magnético. Dado que el método FDTD es computacionalmente intensivo y tiene un alto nivel de paralelismo en la implementación computacional, por esta razón, durante los últimos años, los investigadores han estado tratando de calcular la parte computacionalmente intensiva de los métodos FDTD en la GPU en lugar de la CPU. Aunque la computación de partes paralelizadas de los algoritmos FDTD en la GPU logra un muy buen rendimiento, no logra una muy buena aceleración en el tiempo de ejecución debido a la muy alta latencia entre la CPU y la GPU. Se supone que los resultados del cálculo en cada paso de tiempo FDTD se producen y guardan en el disco duro del sistema. Esto se puede llamar salida de datos de los métodos FDTD, y la superposición de la salida de datos y el cálculo de los valores de campo en el siguiente paso de tiempo no se puede realizar simultáneamente. Debido a esto y a la brecha de latencia entre la CPU y la GPU, existe un cuello de botella en el rendimiento de la salida de datos de la GPU. Este problema puede considerarse como el rendimiento ineficiente de la entrada/salida de datos (I

Autor: Somdip Dey
Editorial: Grin Verlag
Publicado: 29/05/2019
Páginas: 108
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.33 libras
Tamaño: 8.27h x 5.83w x 0.26d
ISBN13: 9783668939554
ISBN10: 3668939551
Categorías BISAC:
- Informática | Software empresarial y de productividad | General

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