Estamos testemunhando a ampla adoção de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) como aceleradores para sistemas de alto desempenho. Como as GPUs contribuem com grande parte do poder de computação desses sistemas, melhorar a sua utilização se torna um importante problema de pesquisa. Atualmente, GPUs permitem a execução concorrente de kernels para promover a utilização adequada dos recursos de hardware. A execução concorrente de kernels permite aumentar o throughput do sistema, porém, apresenta ainda alguns desafios importantes: (i) como a execução concorrente pode interferir no desempenho das aplicações; (ii) como caracterizar as aplicações para melhor explorar a concorrência; e (iii) como tirar proveito de preempções para prover tempo de resposta. Diante desses desafios, o objetivo geral deste projeto é de estudar o compartilhamento de recursos em GPUs em termos dos três desafios apresentados de modo a proporcionar o aumento do desempenho do sistema e um melhor aproveitamento do ambiente acelerado.
Financiamento: FAPERJ
