Una paralelización eficiente para el estudio de la percolación en 2D usando GPU

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

San Luis

Jornada; Segunda Jornada Anual de Investigación en Física (JAIFI II); 2013

Departamento de Física (UNSL)- INFAP- CONICET

Se estudió el problema de percolación de sitios sobre redes bidimensionales de diferentes geometrías a través del uso de unidades de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU) y del lenguaje de programación CUDA.Se discute en particular el problema de la implementación en paralelo de un algoritmo de etiquetado de componentes en un grafo [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 (Hoshen-Kopelman) 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.Además se recurre a la masividad inherente a la GPU para procesar de forma simultánea un gran número de redes y obtener aún mayor ventaja sobre la versión secuencial.Finalmente se estudia la posibilidad de realizar el estudio de percolación sobre muestras con múltiple ocupación de sitios, kmeros, varillas, etc., generadas de forma eficiente en la GPU.