Programação Paralela Híbrida em CPU e GPU: Uma Alternativa na Busca por Desempenho
Resumo
Atualmente através do avanço tecnológico, a indústria de eletrônicos tem disponibilizado uma série de novos dispositivos com características computacionais, como é o caso da GPU. Essa evolução, aliada a novas APIs de programação paralela tem aberto novas alternativas na computação de alto desempenho. Além disso, unir mais de um dispositivo com poder computacional, como por exemplo, CPU e GPU em um ambiente híbrido tende a ter ganhos de desempenho. Sendo assim, o presente artigo objetiva apresentar uma avaliação de desempenho de algoritmos paralelos híbridos para CPU e CPU através das APIs MPI, OpenMP, CUDA e OpenCL. Foram desenvolvidas e testadas diversas variações do cálculo do produto escalar híbrido em CPU e GPU e constatado que a programação paralela híbrida é uma alternativa interessante na busca por um melhor desempenho.
