O Potencial de Reuso de Traços em GPUs

O poder de processamento dos microprocessadores cresce rapidamente seguindo a lei de Moore, porém devido limitações físicas migrou-se para processadores paralelos. Neste cenário as GPUs mostraram-se capazes de alta vazão no processamento de dados com diversas aplicações não gráficas portadas para esta arquitetura. Mesmo assim algumas aplicações permanecem não se beneficiando das grandes acelerações no desempenho normalmente associadas a ela.
Propomos a inédita aplicação do DTM (Dynamic Trace Memorization) utilizando-se a GPU (Graphics Processing Unit) como arquitetura substrato com o objetivo de medir o potencial de reuso e ganhos de desempenho associados. Em trabalhos anteriores esta técnica já foi aplicada com êxito em processadores superescalares e em um processador Java. O reuso de traços identifica redundância e reaproveita a computação de sequências de instruções já executadas.
Este trabalho contribui principalmente (i) identificando as alterações necessárias para o DTM funcionar em ambientes massivamente paralelos e (ii) definindo um método para compartilhamento de redundância oriundas de diversas threads. Em nossos experimentos medimos reusos de até 35,3% na média harmônica, ele se dividiu em 66,4% proveniente do compartilhamento inter-thread, 23,1% proveu do reuso de traços redundantes e o restante originou do reuso intra-thread. Estimamos uma aceleração de desempenho da ordem de 10,7%. Com isto, mostramos como um conjunto diverso de aplicações se beneficia deste aprimoramento conceitual através da exposição do grau de redundância presente.