CÓMPUTO PARALELO EN UNIDADES DE PROCESAMIENTO GRÁFICO Y MEDICIÓN DE TIEMPOS DE RESPUESTA COMO CRITERIO DE DESEMPEÑO (PARALLEL COMPUTING IN GRAPHIC PROCESSING UNITS AND MEASUREMENT OF RESPONSE TIMES AS PERFORMANCE CRITERIA)

David Mendieta Morales, Diana Lizet González Baldovinos, José Luis Cano Rosas, Pedro Guevara López

Resumen


Resumen
En este trabajo se presenta el procedimiento para la paralelización de procesos en una Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) y la medición de sus tiempos de respuesta como criterio de desempeño. Para el desarrollo de este trabajo se realizaron pruebas experimentales en dos bancos de prueba: el primero está conformado por una GPU NVIDIA GTX 1050 adaptada de forma externa a una laptop; el segundo, una laptop con GPU integrada NVIDIA GTX 1050. Cada banco de pruebas está configurado para dos sistemas operativos, Windows 10 y GNU/Linux Ubuntu con la plataforma CUDA. Como caso de estudio se utilizan dos algoritmos complejos, producto de matrices y eliminación de matrices por método de Gauss-Jordan, donde se realiza un conjunto de mediciones de tiempos de respuesta, analizando su dinámica y desempeño a través de sus primeros momentos de probabilidad (media y varianza).
Palabras Clave: Algoritmo complejo, CUDA, desempeño, GPU, paralelización de procesos.

Abstract
This paper presents the parallelization of processes in a Graphic Processing Unit (GPU) and measurement of their response times as performance criteria. To support this work, experimental tests have been carried out on two test benches; The first one is made up of an NVIDIA GTX 1050 Graphics Processing Unit externally adapted to a laptop; The second one is a laptop with an integrated GPU. Each test bench is configured for two operating systems, Windows 10 and GNU/Linux Ubuntu with the CUDA platform. As a test object, two complex algorithms are used, product of matrices and elimination of matrices by the Gauss-Jordan method, where a set of response time measurements is made, analyzing their dynamics and performance through their first moments of probability (mean and variance).
Keywords: Complex algorithm, CUDA, GPU, parallelization of processes, performance.

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653-669 PDF

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