GPU_1hn+_1hn+ [Elektronische Ressource] : an embedded GPU development system for general-purpose computations / Thomas C. Jansen

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• Publié par: technische_universitat_munchen
• Publié le: 01 janvier 2007
• Nombre de lectures: 13
• Langue: Deutsch
• Poids de l'ouvrage: 3 Mo

Extrait

Technische Universitat Munchen
Forschungsinstitut caesar in Bonn
++GPU
An Embedded GPU Development System
for General-Purpose Computations
Thomas C. Jansen
Vollstandiger Abdruck der von der Fakultat fur Informatik der Technischen Universitat
Munchen zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktors der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.)
genehmigten Dissertation.
Vorsitzender: Univ.-Prof. Dr. Hans-Joachim Bungartz
Prufer der Dissertation:
1. Univ.-Prof. Dr. Dr.h.c.mult Karl-Heinz Ho mann
2. Univ.-Prof. Dr. Rudiger Westermann
Die Dissertation wurde am 26.04.2007 bei der Technischen Universitat Munchen
eingereicht und durch die Fakultat fur Informatik am 12.09.2007 angenommen.iiZusammenfassung
Der Einsatz der Gra kkarte (GPU) zur Beschleunigung allgemeiner Berechnungen hat
sich im Laufe der letzten Jahre zu einer wichtigen Technik im wissenschaftlichen Bereich
entwickelt. Aufgrund der dabei verwendeten grak-orientierten Konzepte und Werkzeuge,
fuhrt diese Methode jedoch zu einer spurbaren Steigerung der Entwicklungskomplexitat
im Vergleich zur klassischen Umsetzung fur den Hauptprozessor. Die damit verbundene
Kostensteigerung verhindert bis jetzt den breiten industriellen Einsatz dieser Technik.
Diese Arbeit beschreibt einen neuartigen Ansatz zur generellen Programmierung der
++Grakkarte { das Gpu Entwicklungssystem. Dieses System ist nahtlos in die Program-
++miersprache C integriert und ermoglicht so die gleichzeitige Verwendung der CPU und
GPU mittels einer bekannten Befehlssyntax. Zudem werden computer-gra sche Konzepte
wie die verschiedenen Berechnungseinheiten der GPU und deren Vektorarchitektur, ef-
++zient abstrahiert. So ermoglicht Gpu eine einfache und schnelle Integration GPU-
beschleunigter allgemeiner Berechnungen in einen existierenden Entwicklungsprozess { und
hebt damit die Unterschiede zwischen Grak- und Hauptprozessor gro tenteils auf.
Die Evaluierung des in dieser Arbeit vorgestellten Entwicklungssystems geschieht durch
die CPU- und GPU-basierte Umsetzung bekannter Algorithmen, wie der Multiplikation
groer Matrizen, Sortieren, Schnelle Fourier-Transformation und die ge lterte R uckpro-
++jektion zur Berechnung einer tomograschen Rekonstruktion. Obwohl die auf Gpu
aufbauenden Implementationen die Geschwindigkeit der CPU-basierten Umsetzungen um
teilweise mehr als drei Gro enordnungen ubertre en, hat dies keine sp urbare Steigerung
der Softwarekomplexitat und Entwicklungszeit zur Folge.
Diese Ergebnisse demonstrieren uberzeugend, dass sich die Entwicklungskomplexitat
und -zeit fur die Umsetzung allgemeiner Berechnungen auf der Gra kkarte durch den
++Einsatz des Gpu Entwicklungssystems auf ein Niveau senken lassen, welches mit der
klassischen CPU-basierten Implementation vergleichbar ist { ohne dabei auf die enormen
Geschwindigkeitsvorteile des Gra kprozessors verzichten zu m ussen.
iiiiv ZUSAMMENFASSUNGAbstract
Using the graphics processing unit (GPU) to accelerate general-purpose computations has
become an important technique in scienti