tailieunhanh - Một số phương pháp gia tăng hiệu suất xử lý trên GPU đối với các bài toán song song không đầy đủ

Sự ra đời của các bộ xử lý đồ họa GPU (Graphics Processing Units) đã làm thay đổi đáng kể hiệu năng của các hệ thống tính toán bởi khả năng xử lý song song trong các bộ xử lý này. Tuy nhiên, với những bài toán song song không đầy đủ NFPP (not-fully parallelized problems) khi vẫn tồn tại trong nó các ràng buộc về xử lý và dữ liệu thì việc sử dụng GPU khi thực hiện các bài toán này không đạt được hiệu quả như mong đợi. Trong phạm vi của bài báo, nhóm tác giả đề xuất một số phương pháp nhằm nâng cao hiệu suất tính toán trên GPU cho các bài toán NFPP. | Một số phương pháp gia tăng hiệu suất xử lý trên GPU đối với các bài toán song song không đầy đủ THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 2016 Một số phương pháp gia tăng hiệu suất xử lý trên GPU đối với các bài toán song song không đầy đủ Methods to enhance the computing performance on GPU in not-fully parallelized problems Vũ Đình Trung Nguyễn Trọng Đức Trường Đại học Hàng hải Việt Nam trungvd@ Tóm tắt Sự ra đời của các bộ xử lý đồ họa GPU Graphics Processing Units đã làm thay đổi đáng kể hiệu năng của các hệ thống tính toán bởi khả năng xử lý song song trong các bộ xử lý này. Tuy nhiên với những bài toán song song không đầy đủ NFPP not-fully parallelized problems khi vẫn tồn tại trong nó các ràng buộc về xử lý và dữ liệu thì việc sử dụng GPU khi thực hiện các bài toán này không đạt được hiệu quả như mong đợi. Trong phạm vi của bài báo nhóm tác giả đề xuất một số phương pháp nhằm nâng cao hiệu suất tính toán trên GPU cho các bài toán NFPP. Các phương pháp đề xuất được áp dụng trong trường hợp cụ thể là bài toán tìm trọng tâm cụm trong phân cụm dữ liệu mờ tổng quát GFKM Generalized Fuzzy k-Means clustering . Từ khóa Song song không đầy đủ bộ xử lý đồ họa phân cụm. Abstract The introduction of the Graphics Processing Units have changed significantly the performance of the computing system by the parallel processing capability of this processors. However with the not-fully parallelized problems NFPP when it still exists the constraints of data and processing the use of GPU performing this task has not achieved the expected efficiency. Within the scope of this paper the authors propose some methods to enhance the computing performance on the GPU for NFPP. The proposed methods are applied in a specified case which is the problem of finding cluster centers in the generalized fuzzy k-means clustering. Keywords Not-fully Parallelized GPU data clustering. 1. Đặt vấn đề Trong các bài toán song song không đầy đủ luôn tồn tại các ràng buộc