La unidad de procesamiento gráfico

Abstracto

La unidad de procesamiento gráfico (GPU) se está convirtiendo en una muy potente plataforma para acelerar los gráficos y datos en paralelo aplicaciones de cálculo intensivo. Supera significativamente procesadores de varios núcleos tradicionales en el rendimiento y la energía eficiencia. Sus ámbitos de aplicación también varían ampliamente de sistemas integrados a los sistemas de computación de alto rendimiento. Sin embargo, el apoyo de sistemas operativos no es la adecuada, careciendo modelos, diseños, y los esfuerzos de aplicación de los recursos de la GPU gestión para entornos multitarea.

Este documento identifica un modelo de gestión de recursos de la GPU para proporcionar una base para la investigación de los sistemas operativos usando GPU la tecnología. En particular, se presentan los conceptos de diseño para la GPU manejo de los recursos. Una lista de los desafíos que los sistemas operativos también se proporcionan para destacar la orientación futura de esta investigación dominio, incluyendo ideas específicas de programación de GPU para la vida real sistemas de tiempo. Nuestra evaluación preliminar demuestra que el rendimiento del software de código abierto es competitivo con el de software propietario, y por lo tanto, los sistemas operativos re - búsqueda puede comenzar a investigar el manejo de recursos GPU.

1 Introducción

El rendimiento y la energía son las principales preocupaciones para los sistemas informáticos de hoy en día. En la década de 2000, los fabricantes de chips han competido en la frecuencia de reloj de continuar las mejoras de rendimiento en sus líneas de productos. Por ejemplo, el procesador Intel Pentium 4 fue el primer producto comercial que supera una velocidad de reloj de 3 GHz en 2002. Esta carrera rendimiento en velocidad de reloj, sin embargo, llegó a su fin debido a los problemas de energía y de calor que impiden que el diseño de chips de aumentar pulsos de reloj en la tecnología de un solo núcleo clásica. Desde finales de la década de 2000, las mejoras de rendimiento han seguido viniendo a través de innovaciones en la tecnología multi-core, en lugar de aumentos de las tasas de reloj. Este cambio de paradigma fue un gran avance para lograr un alto rendimiento con bajo consumo de energía. Hoy en día, estamos entrando en la era " many-core “, con el fin de cumplir con los requisitos de rendimiento adicionales de aplicaciones de datos en paralelo y de cálculo intensivo emergentes. No sólo las aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC), sino también aplicaciones embebidas, tales como vehículos autónomos [39, 41] y los robots [26], se benefician de la potencia de los procesadores de múltiples núcleos para procesar una gran cantidad de datos obtenidos a partir de su funcionamiento entornos.

La unidad de procesamiento gráfico (GPU) se ha convertido en una de las plataformas más potentes que abarca

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