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Dispositivos paralelos

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Campus Científico Verano 2013.

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    Dispositivos paralelos Dispositivos paralelos Presentation Transcript

    • Dispositivos paralelos Miguel Ángel Martínez del Amor Manuel García-Quismondo Fernández
    • Índice - Tipos de recursos paralelos - Las GPUs - La GPGPU - Ejemplos prácticos
    • Ya conocemos las ventajas del paralelismo
    • También conocemos que para paralelizar programas hacen falta suficientes recursos
    • ¿Qué tipos de recursos disponemos?
    • Disponemos de internet
    • Disponemos de redes de ordenadores
    • Disponemos de procesadores paralelos Y son paralelos a tres niveles: Instrucciones (segmentación) Leer-Instrucción | Leer-Datos | Ejecutar | Respuesta
    • Disponemos de procesadores paralelos Y son paralelos a tres niveles: Hilos (programas paralelos)
    • Disponemos de procesadores paralelos Y son paralelos a tres niveles: Programas
    • Disponemos de circuitos paralelos (FPGA)
    • Disponemos de tarjetas gráficas
    • Un momento… ¿tarjetas gráficas?
    • ¿Las mismas que se utilizan en videojuegos?
    • Respuesta:
    • Las tarjetas gráficas comerciales contienen alrededor de 1536 procesadores
    • ¿Dónde está la tarjeta gráfica?
    • ¿Por qué utilizar tarjetas gráficas?
    • Las tarjetas gráficas (GPUs) están diseñadas para generar imágenes
    • Los problemas de procesamiento de imágenes suelen ser altamente paralelizables
    • Y… ¿Cómo de paralelas son las tarjetas gráficas? Las GPUs: Buenas con manejo de gráficos Las CPUs: Buenas con cualquier tipo de programas
    • Hay que tener en cuenta que los procesadores de la GPU son simples
    • Y por tanto, hay más procesadores que en una CPU
    • Si tenemos un dispositivo para resolver un tipo de problemas altamente paralelizables, es razonable usarlo para resolver otros problemas altamente paralelizables
    • Vale, pero… ¿Cómo se utiliza?
    • Existen técnicas GPGPU
    • ¿Para qué sirven estas técnicas?
    • Estas técnicas permiten paralelizar programas
    • Los programas resultantes pueden ejecutarse en tarjetas gráficas
    • Pero… Las GPUs son buenas Mientras que las CPUs: con Paralelismo de Datos con Paralelismo de Tareas
    • ¿Todas las tarjetas gráficas están preparadas para esto?
    • ¿Cómo trabajan las tarjetas gráficas?
    • La CPU: Flujo de trabajo secuencial
    • Los datos están en la memoria del ordenador Los resultados están en la memoria del ordenador Trabajo con los datos en la memoria
    • La GPU: Flujo de trabajo paralelo
    • Los datos están en la memoria del ordenador Los resultados están en la memoria del ordenador Trabajo con los datos en la tarjeta Muevo los datos a la tarjeta Muevo los datos a la memoria
    • Trabajar con tarjetas gráficas tiene más pasos
    • Sin embargo, el trabajo con los datos se hace en paralelo
    • Conclusión: Si el trabajo está paralelizado y el trabajo con los datos es grande, trabajar en paralelo lleva menos tiempo
    • Veamos algunos ejemplos reales en la GPU Ejemplos de CUDA: particles, fluidsGL Simulador de nieve Simulador de fluido de motores
    • Vamos a ver dos casos prácticos de problemas paralelizables en la GPU
    • Suma de vectores
    • Suma de elementos de un vector (reducción) 9