Medición de rendimiento del algoritmo spmv utilizando contadores de hardware para GP GPU en arquitecturas no homogéneas
Waldo, Valiente ⓘ Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina
Díaz, Federico ⓘ Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina
De Luca, Graciela ⓘ Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina
Giulianelli, Daniel A. ⓘ Universidad Nacional de La Matanza.
Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas.
Grupo de Investigación, Desarrollo y Formación en Innovación de Software.
San Justo, Buenos Aires. Argentina
Resumen
En la presente investigación se busca analizar diferentes contadores de hardware durante la ejecución del algoritmo SPMV (multiplicación vector por matriz dispersa), a través del uso de herramientas de profiling utilizadas en placas gráficas de los fabricantes ATI y NVIDIA. Utilizando como base tres bibliotecas que hacen uso del procesador gráfico, se busca inferir a partir del estudio de los diferentes indicadores, las optimizaciones aplicables en el contexto planteado que mejoren el desempeño. Para analizar los resultados, se propuso una división de los tres principales eventos de la arquitectura (escritura, ejecución y lectura). Se trabajó en el análisis de las notorias diferencias detectadas en los tiempos de respuestas debido al volumen de las transferencias de datos, para luego analizar la implementación de una biblioteca en particular para cada arquitectura hardware. Finalmente se propone una pequeña modificación que logra mejorar el rendimiento de ambas arquitecturas.
Revisión Académica y Curación Abierta – CyTA + ChatGPT (OpenAI)
Protocolo de Revisión y Curación
Primera instancia: Curación académica realizada por CyTA, según criterios de integridad científica, semántica y estructura académica (disponible a partir de 2024/07).
Segunda instancia: Curación asistida por inteligencia artificial (ChatGPT, desarrollada por OpenAI), mediante prompts especializados diseñados por CyTA (disponible a partir de 2001/09).
Este protocolo implementa un modelo de revisión abierta, responsable y trazable, centrado en la formación, la transparencia y la accesibilidad del conocimiento.
Waldo, Valiente ; Díaz, Federico ; De Luca, Graciela (2016). Medición de rendimiento del algoritmo spmv utilizando contadores de hardware para GP GPU en arquitecturas no homogéneas. Técnica Administrativa.15(2), 4. https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=150204
Contribución
La programaciónha basada en IA, para la estructuración semántica y mejora del contenido, ha sido desarrollada con la contribución y asistencia de ChatGPT y Gemini Google