Mapeamento de tarefas com OpenACC em Arquiteturas Paralelas Híbridas

Neste trabalho desenvolveu-se um m todo de decis o com etapas automatizadas, a fim de auxiliar o desenvolvedor a tomar a seguinte decis o em um dado sistema h brido: em qual unidade do sistema deve ser mapeada uma determinada tarefa, para que se obtenha o melhor desempenho no hardware dispon vel ? A abordagem adotada neste trabalho tem por hip tese que o desempenho em CPU e em GPU possa ser estimado para uma determinada tarefa, em um dado sistema h brido real. Essa estimativa pode ser aproximada pois, no pior dos casos, ser equivalente a uma estimativa err nea realizada manualmente, que ser percebida e poder ser corrigida para execu es subsequentes. Dessa forma prop e-se que a estimativa de desempenho em CPU e GPU seja feita baseando-se conjuntamente nos seguintes crit rios: tamanho dos dados de entrada, complexidade no tempo e no espa o e desempenho do hardware alvo em benchmarks. A efic cia da decis o automatizada pode ser verificada comparando-se os tempos de execu o entre Host, Device e da Ferramenta. A efici ncia da decis o, que tem por base a an lise de um benchmark restringida aos algoritmos que possuem complexidade computacional no tempo similar ao do benchmark.