Programação Paralela em GPU com o uso da Integração CUDA e MATLAB

  • Gesiel Rios Lopes
  • Paulo Sérgio L. de Souza

Resumo


Viabilizar soluções computacionais que reduzam o tempo de processamento e forneçam respostas cada vez mais precisas é um dos grandes desafios da Ciência da Computação atual. Nesse sentido, a computação paralela surge como uma alternativa. Este trabalho avalia o uso do plugin PCT disponibilizado pela MathWorks R que realiza a integração CUDA-MATLAB através da resolução de dois problemas, o custo para resolução de grandes sistemas lineares e a resolução de equação de onda de segunda ordem através de métodos espectrais. Os resultados obtidos indicam um ganho na eficiência computacional cerca de 5x a 10x em comparaçãoá implementação sequencial em uma CPU.
Publicado
10/04/2017
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LOPES, Gesiel Rios; SOUZA, Paulo Sérgio L. de. Programação Paralela em GPU com o uso da Integração CUDA e MATLAB. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DE SÃO PAULO (ERAD-SP) , 2017, São Carlos. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 25 - 28.