Aceleração de Computações Científicas com Processadores Heterogéneos

Actualmente o mercado residencial de computadores inclui não só multiprocessadores com diversos núcleos (CPUs) como também placas gráficas (GPUs) cuja capacidade de processamento tem evoluído a um ritmo exponencial. Este poder computacional pode ser utilizado para outros fins para além do processamento gráfico, tal como o processamento de algoritmos comuns em computação científica. Neste artigo é apresentada, discutida e avaliada a framework Cheetah, uma framework que distribui programas computacionalmente exigentes sobre uma rede de CPUs e GPUs. Um programador que utilize a Cheetah apenas necessita de especificar o seu programa como um conjunto de kernels OpenCL, relegando para a framework a distribuição destes pelas unidades de processamento disponíveis. O programa pode assim escalar à medida que são adicionados novos recursos computacionais, sem quaisquer esforços adicionais de adaptação ou recompilação. Os testes realizados demonstraram a capacidade de a framework providenciar aceleracçõs até duas ordens de grandeza com um esforço de desenvolvimento reduzido, mesmo quando na presença de recursos computacionais limitados.