Mapeamento de tarefas com OpenACC em Arquiteturas Paralelas Híbridas
Decisão Automatizada
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Neste trabalho desenvolveu-se um método de decisão com etapas automatizadas, a fim de auxiliar o desenvolvedor a tomar a seguinte decisão em um dado sistema híbrido: em qual unidade do sistema deve ser mapeada uma determinada tarefa, para que se obtenha o melhor desempenho no hardware disponível ? A abordagem adotada neste trabalho tem por hipótese que o desempenho em CPU e em GPU possa ser estimado para uma determinada tarefa, em um dado sistema híbrido real. Essa estimativa pode ser aproximada pois, no pior dos casos, será equivalente a uma estimativa errônea realizada manualmente, ...
Neste trabalho desenvolveu-se um método de decisão com etapas automatizadas, a fim de auxiliar o desenvolvedor a tomar a seguinte decisão em um dado sistema híbrido: em qual unidade do sistema deve ser mapeada uma determinada tarefa, para que se obtenha o melhor desempenho no hardware disponível ? A abordagem adotada neste trabalho tem por hipótese que o desempenho em CPU e em GPU possa ser estimado para uma determinada tarefa, em um dado sistema híbrido real. Essa estimativa pode ser aproximada pois, no pior dos casos, será equivalente a uma estimativa errônea realizada manualmente, que será percebida e poderá ser corrigida para execuções subsequentes. Dessa forma propõe-se que a estimativa de desempenho em CPU e GPU seja feita baseando-se conjuntamente nos seguintes critérios: tamanho dos dados de entrada, complexidade no tempo e no espaço e desempenho do hardware alvo em benchmarks. A eficácia da decisão automatizada pode ser verificada comparando-se os tempos de execução entre Host, Device e da Ferramenta. A eficiência da decisão, que tem por base a análise de um benchmark é restringida aos algoritmos que possuem complexidade computacional no tempo similar ao do benchmark.
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