Acelerando los momentos de Zernike sobre Kepler

Abstract

Este trabajo analiza las características más avanzadas de la arquitectura Kepler de Nvidia, principalmente el paralelismo dinámico para el lanzamiento de kernels desde la GPU y la planificación de hilos con Hyper-Q. Posteriormente, ilustra diversas formas de aprovecharlas en un código que computa los momentos de Zernike, y que admite formulaciones directa y recursiva. Hemos podido así contrastar las posibilidades que ambas ofrecen para maximizar rendimiento en las nuevas GPUs, la primera desplegando todo el paralelismo, y la segunda aumentando la intensidad aritmética gracias a la amortización de resultados procedentes de iteraciones previas. Esto nos ha permitido aumentar los factores de aceleración que ya logramos anteriormente con arquitecturas Fermi frente a la versión C ejecutada en una CPU multicore de su misma generación. Logramos también identificar la carga de trabajo crítica que necesita un código para mejorar su ejecución en las nuevas plataformas dotadas de seis veces más núcleos computacionales, y cuantificar la sobrecarga introducida por los nuevos mecanismos de programación dinámica en CUDA.