Solutii informatice pentru procesarea paralela a datelor pe unitati de procesare grafica. Editia a II-a revizuita si adaugita - Alexandru Pirjan

In cadrul cartii sunt detaliate intr-un mod consistent si riguros rezultatele obtinute in urma rularii suitei de teste experimentale prin includerea tabelelor ce contin valorile detaliate inregistrate ale timpilor de executie, ale latimilor de banda, ale consumului de energie, prin includerea graficelor ce reprezinta intr-un mod clar variatia performantei in urma aplicarii solutiilor de optimizare dezvoltate. Astfel este realizata o analiza in profunzime a performantei si eficientei software inregistrate de functiile algoritmice optimizate pentru arhitecturile Kepler (2012) si Maxwell (2014).

Unitatile de procesare grafica (GPU) ofera resurse computationale semnificative si un potential imens in dezvoltarea de solutii informatice pentru optimizarea procesarii datelor luand in considerare numarul mare de nuclee de procesare si fire de executie disponibile. Gestionarea firelor de executie la nivel hardware si nucleele de procesare virtualizate ale unitatilor de procesare grafica ofera oportunitati considerabile pentru imbunatatirea portabilitatii si scalabilitatii aplicatiilor de procesare de date dezvoltate.

Dezvoltatorul de aplicatii are la dispozitie mai multe metode in vederea imbunatatirii performantei software a rularii unei functii, performanta ce se reflecta prin timpul de executie mai mic, latimea de banda mai mare, costuri de procesare semnificativ reduse. In particular, in cazul functiilor algoritmice de baza, se poate obtine o imbunatatire considerabila a performantei prin cresterea capacitatii computationale folosind mai multe unitati de procesare centrala in cadrul unei platforme multi-procesor (platforma ce utilizeaza mai multe unitati de procesare centrala in vederea procesarii datelor) fie prin utilizarea unei solutii hibride ce foloseste unitati de procesare specializate ce conlucreaza cu echipamentul gazda de procesare (unitatea de procesare centrala).

Solutia de optimizare dezvoltata si prezentata in cadrul acestei carti consta in folosirea capacitatii de procesare paralela a unei unitati de procesare grafica ce inglobeaza arhitectura CUDA alaturi de puterea de procesare secventiala a unitatii de procesare centrala. Aceasta solutie s-a dovedit a fi cea mai avantajoasa atat din rationamente economice cat si prin prisma nivelului de performanta inregistrat.

In urma analizei sistemelor de procesare paralela, se remarca faptul ca ultimele arhitecturi de procesare paralela CUDA, Kepler 2012 si Maxwell 2014 ofera un potential imens de optimizare a functiilor algoritmice identificate. Una dintre cele mai importante facilitati oferite programatorilor de arhitectura Compute Unified Device Arhitecture consta in posibilitatea de a dezvolta aplicatii performante, folosind functii optimizate dezvoltate in CUDA, rulate pe unitatile de procesare grafica, grupate in cadrul unor biblioteci specializate. Apeland aceste functii, se obtine nu numai imbunatatirea semnificativa a performantei aplicatiilor in care acestea sunt utilizate, cat si a tuturor etapelor procesarii datelor. Structura cartii cuprinde 10 capitole in care sunt prezentate elemente teoretice, dezvoltari ale solutiilor informatice de optimizare a procesarii datelor pe unitati de procesare grafica, rezultate experimentale, analiza si interpretarea acestora, un capitol de concluzii, bibliografie si anexe.