Extensão da GSParLib para Suporte a GPUs NVIDIA, AMD e Intel - Araujo, Gabriell; Fim, Gabriel Rustick; Griebler, Dalvan; Fernandes, Luiz G. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2026)
A programação portável para GPUs de diferentes fabricantes ainda é um desafio em computação de alto desempenho, devido à predominância de código legado em CUDA e às limitações práticas do OpenCL. Este trabalho apresenta uma extensão da GSParLib, originalmente projetada para GPUs NVIDIA, para suportar também GPUs AMD e Intel. Resultados preliminares com benchmarks da suíte NAS Parallel Benchmarks mostram que a GSParLib alcança desempenho similar ou superior ao OpenCL na maioria dos casos, além de maior robustez. Esses resultados indicam que a GSParLib é uma alternativa promissora para programação portável e eficiente em ambientes heterogêneos.