Proposta TCC: Estudo da Viabilidade do Processamento Por GPU Com OPenCL para o Processamento de Imagens em SIGs

MMOG – Jogos Online Multiusuário Massivos Bolsista Fulano de Tal

ESTUDO DA VIABILIDADE DO PROCESSAMENTO POR GPU COM OPENCL

PARA O PROCESSAMENTO DE IMAGENS EM SIGs

Emiliano Carlos de Moraes Firmino

[email protected]

Junho/2010


Sumário• GPU

• Processamento auxiliado por GPU

• OpenCL

• Processamento de Imagem em SIGS

• Objetivo

• Objetivo Específico

• Justificativa

• Metodologia

• Cronograma

• Perguntas

Emiliano Carlos de Moraes FirminoEstudo OpenCL em SIGs


GPU• Unidades de Processamento Gráfico• Massivamente Paralelos• Suporte nativo:– operações vetoriais, matriciais– decodificação de vídeo– cálculo de polígonos– operações transcendentais– ...

• Diferem da arquitetura empregada nas CPUs.• Processador alta capacidade na execução de operações

numericamente intensivas.• Grande vazão de processamento


MMOG – Jogos Online Multiusuário Massivos Bolsista Fulano de TalEmiliano Carlos de Moraes FirminoEstudo OpenCL em SIGs


Processamento Auxiliado por GPU• Até 2006:– Muito difícil– Utilização da API Gráfica– Restrição das aplicações produzidas.

• Em 2006: – Duas maiores companhias de GPU apresentam suas

soluções. – AMD ATI desenvolveu o Stream Computing.– NVIDIA desenvolveu o CUDA.

• Soluções Incompatíveis entre si.• Obrigação de escolher uma das plataformas.• Inexistência de um padrão no mercado.




OpenCL• Em 2008, Companhias de Tecnologia da Informação se

unem para formar um grupo de trabalho supervisionado pelo Khronos Group.

• Objetivo é criar um padrão aberto de programação para computação heterogenia.

• Permitindo desenvolver aplicações que executem em qualquer plataforma compatível

• Padrão Desenvolvido é o “Open Computing Language - OpenCL”.

• Rapidamente adotado pela AMD ATI e NVIDIA.




Processamento de Imagem SIGs

• Processamento Imagens de Gigabyte ou Terabytes.• Grande custo de Computação.• Utilizar OpenCL pode produzir ganho de desempenho e liberdade na escolha da plataforma.• Muitos Algoritmos implementados são seriais.• Novos Algoritmos usam o Paralelismo das CPUs Multicore.• Descobrir quais algoritmos são críticos para o desempenho da aplicação.



Objetivo

• Implementar em OpenCL algoritmos de processamento de imagem que apresentam alto custo em SIG.

• Através de Benchmark determinar estes Algoritmos. • Comparar o desempenho do Algoritmo Serial,

Paralelo Multicore e Paralelo OpenCl em máquinas de teste.

• Analisar se o uso de OpenCL pode produzir ganho de desempenho em aplicações SIG



Objetivo Específico

• Montar um conjunto de máquinas de teste com diferentes composição de hardware, mas ambiente de software comum.

• Produzir algoritmos de processamento de imagem para SIG em OpenCL, disponível para estudos posteriores.

• Definir os custos de processamento dos algoritmos para diversas escalas de entrada.



Justificativa

• Crescimento da capacidade das GPUs.• Surgimento do OpenCL.• Oportunidade para produzir ganho de desempenho

no processamento de imagens em SIGs.• Mas, Existe Necessidade de determinar os algoritmos

críticos.• Que arquitetura utilizar para ganhar este

desempenho• Que benefícios pode se obter com sua utilização



Metodologia• Estudo estatístico em ambiente de trabalho de uso

intensivo de SIG para determinar os algoritmos mais utilizados.

• Obtido os algoritmos, será feita uma análise de escalabilidade em máquinas de referência.

• Máquinas de referência montada utilizando diversas combinações de Hardware.

• Imagens obtidas do site ResMap com diferentes escalas.• Resultado obtidos serão analisados para descobrir a

influencia da arquitetura no desempenho



Cronograma


Divisão bisemanal


Perguntas


Technology

Proposta TCC: Estudo da Viabilidade do Processamento Por GPU Com OPenCL para o Processamento de Imagens em SIGs