Descriere

In cadrul carții sunt detaliate intr-un mod consistent și riguros rezultatele obținute in urma rularii suitei de teste experimentale prin includerea tabelelor ce conțin valorile detaliate inregistrate ale timpilor de execuție, ale lațimilor de banda, ale consumului de energie, prin includerea graficelor ce reprezinta intr-un mod clar variația performantei in urma aplicarii soluțiilor de optimizare dezvoltate. Astfel este realizata o analiza in profunzime a performanței și eficienței software inregistrate de funcțiile algoritmice optimizate pentru arhitecturile Kepler (2012) și Maxwell (2014).

Unitațile de procesare grafica (GPU) ofera resurse computaționale semnificative și un potențial imens in dezvoltarea de soluții informatice pentru optimizarea procesarii datelor luand in considerare numarul mare de nuclee de procesare și fire de execuție disponibile. Gestionarea firelor de execuție la nivel hardware și nucleele de procesare virtualizate ale unitaților de procesare grafica ofera oportunitați considerabile pentru imbunatațirea portabilitații și scalabilitatii aplicațiilor de procesare de date dezvoltate.

Dezvoltatorul de aplicații are la dispoziție mai multe metode in vederea imbunatațirii performanței software a rularii unei funcții, performanța ce se reflecta prin timpul de execuție mai mic, lațimea de banda mai mare, costuri de procesare semnificativ reduse. In particular, in cazul funcțiilor algoritmice de baza, se poate obține o imbunatațire considerabila a performanței prin creșterea capacitații computaționale folosind mai multe unitați de procesare centrala in cadrul unei platforme multi-procesor (platforma ce utilizeaza mai multe unitați de procesare centrala in vederea procesarii datelor) fie prin utilizarea unei soluții hibride ce folosește unitați de procesare specializate ce conlucreaza cu echipamentul gazda de procesare (unitatea de procesare centrala).

Soluția de optimizare dezvoltata și prezentata in cadrul acestei carți consta in folosirea capacitații de procesare paralela a unei unitați de procesare grafica ce inglobeaza arhitectura CUDA alaturi de puterea de procesare secvențiala a unitații de procesare centrala. Aceasta soluție s-a dovedit a fi cea mai avantajoasa atat din raționamente economice cat și prin prisma nivelului de performanța inregistrat.

In urma analizei sistemelor de procesare paralela, se remarca faptul ca ultimele arhitecturi de procesare paralela CUDA, Kepler 2012 și Maxwell 2014 ofera un potential imens de optimizare a functiilor algoritmice identificate. Una dintre cele mai importante facilitați oferite programatorilor de arhitectura Compute Unified Device Arhitecture consta in posibilitatea de a dezvolta aplicații performante, folosind funcții optimizate dezvoltate in CUDA, rulate pe unitațile de procesare grafica, grupate in cadrul unor biblioteci specializate. Apeland aceste funcții, se obține nu numai imbunatațirea semnificativa a performanței aplicațiilor in care acestea sunt utilizate, cat și a tuturor etapelor procesarii datelor.
Structura carții cuprinde 10 capitole in care sunt prezentate elemente teoretice, dezvoltari ale soluțiilor informatice de optimizare a procesarii datelor pe unitați de procesare grafica, rezultate experimentale, analiza și interpretarea acestora, un capitol de concluzii, bibliografie și anexe.