Antes de qualquer outra palavra, gostaria de postar aqui um pedido de desculpas aos leitores, devido a diminuição considerável de novas postagens. Entretanto, os membros do time TS estão coincidentemente passando por períodos de mudanças e muito trabalho. Tentaremos, à medida do possível, voltar ao ritmo normal.  Bom, agora, com a cara de um cachorro que quebrou o vaso da dona, eu volto a falar-lhes sobre as novas “aventuras” da computação de alto desempenho, COMPUTAÇÃO HETEROGÊNEA!

A computação de alto desempenho contemporânea vem tomando rumos não imaginados há alguns anos atrás. Enquanto os computadores mais rápidos do mundo alternavam entre arquiteturas complexas e um número grande de processadores comuns, novas máquinas bastante potentes vem juntando diversas arquiteturas e componentes para ganhar desempenho com baixo custo.

O RoadRunner, o supercomputador mais rápido atualmente, é composto por processadores PowerXCell 8i 3.2 Ghz, os quais integram os velhos conhecidos PowerPC com alguns processadores auxiliares dentro de um mesmo núcleo, e por processadores Opteron DC 1.8 GHz. Os processadores AMD são responsáveis pelo controle dos dados, e os Cell fazem a parte pesada dos cálculos, resultando assim em cerca de 1,1 PFlops de desempenho.

Já o TSUBAME apresenta algo ainda mais inovador: mesclar processadores “comuns” AMD Opteron 2.4/2.6 GHz, Intel Xeon E5440 2.833 GHz com arquiteturas mais complexas, como o ClearSpeed CSX600, processadores dedicados a operações matemáticas, além do uso de placas de vídeo nVidia GT200, auxiliando nos cálculos massivos com o CUDA.

Com a tecnologia de integração, fica mais fácil a integração de sistemas já existente para obter mais performance. Assim, se esta vertente da HPC (High Performance Computing) firmar-se como tendência mundial, veremos um número muito grande de sistemas contendo diversas tecnologias antes usadas separadamente, o que parece ser bom, pois o custo de tecnologias Off-the-shelf são menores que os produtos de ponta. Assim, teremos máquinas potentes em computadores pessoais, e não somente em grandes pólos.

See ya!

Em meus primeiros passos no aprendizado de programação em CUDA, tive um problema muito básico, mas que foi difícil encontrar a solução do mesmo: como compilar um programa escrito em C++ for CUDA ???

Vejamos um exemplo de código, o arquivo teste.cu

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cudaArray* cu_array;
texture<float, 2> tex;

// Allocate array
cudaMallocArray(&cu_array, cudaCreateChannelDesc<float>(), width, height);

// Copy image data to array
cudaMemcpy(cu_array, image, width*height, cudaMemcpyHostToDevice);

// Bind the array to the texture
cudaBindTexture(tex, cu_array);

// Run kernel
dim3 blockDim(16, 16, 1);
dim3 gridDim(width / blockDim.x, height / blockDim.y, 1);
kernel<<< gridDim, blockDim, 0 >>>(d_odata, width, height);
cudaUnbindTexture(tex);

__global__ void kernel(float* odata, int height, int width)
{
unsigned int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
unsigned int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;
float c = texfetch(tex, x, y);
odata[y*width+x] = c;
}
//**********************************************************************************************

Para compilar este programa, primeiramente é necessário ter o compilador nvcc instalado, por meio das bibliotecas fornecidas pela NVidia.

Temos então a seguinte sequência de comandos:

nvcc -cuda teste.cu

Este comando irá gerar um código C++ a partir do arquivo teste.cu, guardando-o no arquivo teste.cu.cpp. Após isso, faz-se:

nvcc teste.cu.cpp -o teste.exe

E assim, teremos o executável tão desejado!

Espero que ajude!

See ya!