Análise de escalabilidade e eficiência da fatoração LU usando CPU x GPU - Costa, Estevan Braz Brandt; Matsunaga, Fabio Takeshi; Brancher, Jacques Duílio (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2013: Anais do XII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2013)
Com o advento da GPU (Graphics Processing Unit), e de sua utilização para auxiliar em processos matemáticos através do surgimento da GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit), diversas plataformas surgiram para que os desenvolvedores pudessem usar esta arquitura em seu favor. Apesar do desenvolvimento de algoritmos para GPU ter ficado mais simples e rápido, ainda há muito o que se fazer e pensar ao se desenvolver um algoritmo que faça uso de tal tecnologia. Este trabalho vem mostrar o estudo das principais características que devem ser consideradas quando desenvolve-se um algoritmo para ser executado na GPU, como a transferência de dados entre CPU e GPU. Um estudo de caso foi feito e analisado através da implementação do algoritmo de fatoração LU, e resultados mostraram um ganho médio de 93% no desempenho com todas as otimizações consideradas. Os principais fatores que contribuiram para a melhora de desempenho foram o gerenciamento da memória e os tipos de processos e dados que são executados e transferidos nas kernels.