Estudo da eficiência energética de processadores gráficos em dispositivos móveis
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Data
2015Autor
Orientador
Nível acadêmico
Graduação
Outro título
Study of the energy efficiency of graphics processing units in mobile devices
Assunto
Resumo
Este trabalho avalia o impacto do uso de processadores gráficos em sistemas embarcados. Processadores gráficos são sinônimos de alta performance em diversas aplicações. Desde jogos até simulações complexas, eles são utilizados para alcançar rapidamente algo que um processador de propósito geral demoraria dezenas de vezes mais para realizar. Para dispositivos móveis, que também os usam, isso não é diferente. Processadores gráficos, porém, também são conhecidos como grandes consumidores de energi ...
Este trabalho avalia o impacto do uso de processadores gráficos em sistemas embarcados. Processadores gráficos são sinônimos de alta performance em diversas aplicações. Desde jogos até simulações complexas, eles são utilizados para alcançar rapidamente algo que um processador de propósito geral demoraria dezenas de vezes mais para realizar. Para dispositivos móveis, que também os usam, isso não é diferente. Processadores gráficos, porém, também são conhecidos como grandes consumidores de energia, algo que não pode ser desprezado ao se trabalhar com uma plataforma móvel. Desta maneira, este trabalho compara o consumo energético de aplicações, constituintes de um conjunto de benchmarks, desenvolvidas para dispositivos móveis ao utilizarem processadores gráficos para executarem suas principais rotinas. Para isto, cada um dos benchmarks em questão é executado em uma plataforma embarcada, havendo três versões distintas de cada um dos programas. A primeira versão, a versão base, é uma versão escrita na linguagem usual da plataforma, no caso, Java. A segunda versão, que usa a primeira como base, substitui os trechos mais executados da mesma por um código equivalente, escrito, porém, na linguagem nativa da plataforma, C++. A terceira, e mais importante para o trabalho, substitui os trechos mais executados da versão base por código a ser executado em um processador gráfico do dispositivo. Para avaliar o impacto utilizamos duas métricas diferentes: desempenho e consumo energético. Comparamos as três versões de cada um dos benchmarks entre si, para encontrar as vantagens e desvantagens de cada uma das implementações. Por fim, analisamos e justificamos as variações de desempenho e consumo encontradas entre diferentes benchmarks e diferentes versões. ...
Abstract
This work evaluates the impact of the usage of graphics processing units in embedded systems. Graphics processing units are usually linked to high performance systems for many different applications. From games to complex simulations, they are used to accomplish tasks in which a common central processing unit could take much longer to finish. In embedded systems, it's no different. However, graphics processing units aren't known for being energy-efficient, a major drawback that can't be ignored ...
This work evaluates the impact of the usage of graphics processing units in embedded systems. Graphics processing units are usually linked to high performance systems for many different applications. From games to complex simulations, they are used to accomplish tasks in which a common central processing unit could take much longer to finish. In embedded systems, it's no different. However, graphics processing units aren't known for being energy-efficient, a major drawback that can't be ignored in a mobile platform. With that in mind, this work compares the energy consumption from a set of benchmarks developed for a mobile platform when utilizing GPUs to run their main routines. In order to accomplish that, each of the benchmarks is executed in an embedded system, with three different implementations. The first implementation is written in the platform natural language, Java. The second, based on the first implementation, replaces the algorithm main routines for routines running in the platform native language, C++. The third and most important implementation replaces those main routines for routines executed in the device's GPU. Two different metrics are used to evaluate the implementations: pure performance and energy consumption. We compared all three implementations of each benchmark among themselves, in order to find benefits and drawbacks from each of them. Finally, we analyzed the variations found in performance and power consumption between the implementations, trying to explain the reasons behind each of them. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Coleções
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TCC Ciência da Computação (1000)
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