Uso de GPUs en cómputo de propósito general

Abstract

NVIDIA abrió la arquitectura de los procesadores gráficos de sus placas de video (GPUs) para ser utilizados en aplicaciones de propósito general y desarrolló el lenguaje de programación CUDA permitiendo a los programadores crear funciones con explícito paralelismo de datos, brindando una plataforma de cómputo de alto rendimiento y paralelismo a gran escala. Nuestro trabajo presenta la aplicación de las capacidades de cómputo paralelo provisto por las GPUs, como coprocesadores de la CPU, para mejorar el tiempo de ejecución de un método de mallado de elementos finitos creado por P. Persson y G. Strang para MATLAB. Dado que las GPUs poseen decenas de unidades de procesamiento, son adecuadas para el procesamiento de datos matriciales, siendo esto una ventaja para nuestro algoritmo. Desarrollamos una función que toma un conjunto de puntos provenientes de la discretización de un dominio sobre el cual se desea el mallado, mediante el método de Delaunay, y calcula el movimiento de cada punto según el método de Persson-Strang. Esta función forma parte de un proceso iterativo propio del método, cuyo objetivo es mejorar la calidad del mallado. Nuestro trabajo consigue mejoras en la ejecución de la función del 62% comparado con el tiempo de ejecución dentro de la función distmesh2d de MATLAB.