Entrada/Salida de Datos (E/S) Eficiente para el Dominio del Tiempo por Diferencias Finitas (FDTD). Cálculo en la unidad de procesamiento gráfico (GPU)

Título original:

Efficient Data Input/Output (I/O) for Finite Difference Time Domain (FDTD). Computation on Graphics Processing Unit (GPU)

Contenido del libro:

Tesis de Máster del año 2014 en la asignatura Computer Science - Applied, grade: First, Universidad de Mánchester (School of Computer Science), curso: Informática Avanzada: Ingeniería de Sistemas Informáticos, idioma: Inglés, resumen: Debido al reciente avance de la tecnología, una de las formas populares de lograr rendimiento con respecto al tiempo de ejecución de los programas es mediante la utilización de la potencia de paralelismo masivo de la computación aceleradora basada en GPU junto con la computación de la CPU. En la computación acelerada basada en GPU, la parte intensiva de datos o de cálculo se computa en la GPU, mientras que las instrucciones sencillas pero complejas se calculan en la CPU con el fin de lograr una aceleración masiva en el tiempo de ejecución del programa de ordenador ejecutado en el sistema informático.

En física, especialmente en electromagnetismo, la técnica de diferencias finitas en el dominio del tiempo (FDTD) es un popular método de análisis numérico que se utiliza para resolver el conjunto de ecuaciones diferenciales parciales de Maxwells con el fin de unificar y relacionar el campo eléctrico con el campo magnético. Dado que el método FDTD es intensivo desde el punto de vista computacional y tiene un alto nivel de paralelismo en la implementación computacional, en los últimos años los investigadores están intentando calcular la parte intensiva de los métodos FDTD en la GPU en lugar de en la CPU. Aunque las partes paralelizadas de los algoritmos FDTD que se calculan en la GPU ofrecen un rendimiento muy bueno, no consiguen acelerar mucho el tiempo de ejecución debido a la alta latencia entre la CPU y la GPU.

Se supone que los resultados de los cálculos en cada paso de tiempo de FDTD se producen y se guardan en el disco duro del sistema. Esto puede denominarse 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 temporal no puede realizarse simultáneamente.

Debido a esto y a la diferencia de latencia entre la CPU y la GPU, se produce un cuello de botella en el rendimiento de la salida de datos de la GPU. Este problema puede considerarse como un rendimiento ineficiente de la entrada/salida de datos (I.