Estudio de Percolacion de Muestras en 2D usando GPU y lenguaje CUDA

MATOZ FERNANDEZ D. A.; PASINETTI P. M.; RAMIREZ PASTOR A. J.

La Plata- Buenos Aires

Congreso; 11º Congreso Regional de Física Estadística y Aplicaciones a la Materia Condensada (TREFEMAC 2013); 2013

CCT Conicet La Plata

Se estudia el problema de percolación de sitios sobre redes bidimensionales de diferentes geometrías haciendo uso de unidades de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU). Se discute en particular el problema de la implementación en paralelo de un algoritmo de etiquetado de componentes [1, 2] en CUDA y su generalización a diferentes geometrías. Se analizaron los resultados de performance sobre una GPU de este algoritmo versus la correspondiente implementación secuencial del algoritmo sobre CPU. Se presentan diferentes alternativas de implementación, considerando la generación de muestras tanto en la CPU host como en la misma GPU, y los problemas de sincronización que se presentan. Finalmente ideó un nuevo algoritmo capaz de sacar mayor provecho de la masividad inherente a la GPU para procesar en forma simultánea un gran número de redes independientes y obtener una importante mejora en la performance. [1] K. A. Hawick, A. Leist, D. P. Playne, Parallel Computing 36 (2010) 655-678. [2] O. Kalentev, A. Rai, S. Kemnitz, R. Schneider, J. Parallel Comput. 71 (2011) 615-620.