[ES] Las Graphics Processing Units o GPU se encuentran ampliamente implantadas en todo tipo de sistemas de cómputo. Es por ello que existe un gran interés entre la academia y la industria en el diseño y mejora de estos ...[+]
[ES] Las Graphics Processing Units o GPU se encuentran ampliamente implantadas en todo tipo de sistemas de cómputo. Es por ello que existe un gran interés entre la academia y la industria en el diseño y mejora de estos dispositivos. En este contexto, el modelado y simulación detallada de arquitecturas GPU resulta de gran utilidad para acelerar la introducción de nuevos diseños en el mercado y para la investigación en nuevas arquitecturas de GPU. En este trabajo se modela, utilizando el simulador GPGPU-Sim, una GPU Nvidia GeForce GTX Titan X, la cual cuenta con una gran cantidad de memoria y núcleos de procesamiento, lo que resulta de interés para la investigación en este tipo de dispositivos. El modelo desarrollado se evalúa utilizando aplicaciones con un alto nivel de paralelismo. Los resultados muestran que el modelo presentado permite predecir de manera relativamente precisa resultados de prestaciones clave como son el incremento del tiempo de ejecución o del número de accesos a la caché de último nivel. Por último, se detectan y discuten diferentes aspectos del modelo que deben ser mejorados para reducir los márgenes de error.
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[EN] Graphics Processing Units or GPUs are implemented in multiple types of computer systems. Due to this reason, both the academy and the industry are highly interested in the design and research of GPU devices. In this ...[+]
[EN] Graphics Processing Units or GPUs are implemented in multiple types of computer systems. Due to this reason, both the academy and the industry are highly interested in the design and research of GPU devices. In this context, modeling and detailed simulation of GPU architectures is key in order to reduce time-to-market and speed up GPU research. In this work, the Nvidia GeForce GTX Titan X GPU is modeled with the GPGPU-Sim simulator. This GPU implements a large amount of memory and processing cores, which is an interesting feature for GPU research. The presented model is evaluated using massively parallel applications. The experimental results show that the model enables relatively accurate predictions about the relative execution time or the increase of the number of Last Level Cache accesses. Finally, several possible improvements of the model are also discussed in order to increase simulation accuracy.
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