Optimización de algoritmos científicos en sistemas heterogéneos y aceleradores para computación de altas prestaciones

Abstract

Actualmente, la computación de propósito general en GPU es uno de los pilares básicos de la computación de alto rendimiento. Aunque existen cientos de aplicaciones aceleradas en GPU, aún hay algoritmos científicos poco estudiados. Por ello, la motivación de esta tesis ha sido investigar la posibilidad de acelerar significativamente en GPU un conjunto de algoritmos pertenecientes a este grupo. En primer lugar, se ha obtenido una implementación optimizada del algoritmo de compresión de vídeo e imagen CAVLC (Context-Adaptive Variable Length Encoding), que es el método entrópico más usado en el estándar de codificación de vídeo H.264. La aceleración respecto a la mejor implementación anterior está entre 2.5x y 5.4x. Esta solución puede aprovecharse como el componente entrópico de codificadores H.264 software, y utilizarse en sistemas de compresión de vídeo e imagen en formatos distintos a H.264, como imágenes médicas. En segundo lugar, se ha desarrollado GUD-Canny, un detector de bordes de Canny no supervisado y distribuido. El sistema resuelve las principales limitaciones de las implementaciones del algoritmo de Canny, que son el cuello de botella causado por el proceso de histéresis y el uso de umbrales de histéresis fijos. Dada una imagen, esta se divide en un conjunto de sub-imágenes, y, para cada una de ellas, se calcula de forma no supervisada un par de umbrales de histéresis utilizando el método de MedinaCarnicer. El detector satisface el requisito de tiempo real, al ser 0.35 ms el tiempo promedio en detectar los bordes de una imagen 512x512. En tercer lugar, se ha realizado una implementación optimizada del método de compresión de datos VLE (Variable-Length Encoding), que es 2.6x más rápida en promedio que la mejor implementación anterior. Además, esta solución incluye un nuevo método scan inter-bloque, que se puede usar para acelerar la propia operación scan y otros algoritmos, como el de compactación. En el caso de la operación scan, se logra una aceleración de 1.62x si se usa el método propuesto en lugar del utilizado en la mejor implementación anterior de VLE. Esta tesis doctoral concluye con un capítulo sobre futuros trabajos de investigación que se pueden plantear a partir de sus contribuciones.