Energy and performance of parallel systems are an increasing concern for new large-scale systems. Research has been developed in response to this challenge aiming the manufacture of more energy efficient systems. In this context, this paper proposes optimization methods to accelerate performance and increase energy efficiency of geophysics applications used in conjunction to algorithm and GPU memory characteristics. The optimizations we developed applied to Graphics Processing Units (GPU) algorithms for stencil applications achieve a performance improvement of up to 44.65% compared with the read-only version. The computational results have shown that the combination of use read-only memory, the Z-axis internalization and reuse of specific architecture registers allow increase the energy efficiency of up to 54.11% when shared memory was used and increase of up to 44.53% when read-only was used.
Com o aumento da demanda por aceleradores como GPU para processamento de propósito geral em HPC, o impacto do consumo de energia destes recursos não pode ser negligenciado. Para reduzir o consumo de energia, algumas estratégias foram aplicadas, mas suas abordagens têm sido quase sempre focadas na economia de energia durante a execução da aplicação. Este trabalho é focado na economia de energia na pós-execução de aplicações. Quando o comportamento da pós-execução das aplicações é analisado em novas placas, observa-se que o consumo de energia não retorna rapidamente para o estado de repouso (idle) de maneira eficiente, gerando um desperdício de energia inesperado. De encontro a este processo ineficiente visando uma redução no desperdício de energia no período de pós-execução, foi desenvolvida uma estratégia para reduzir este desperdício com um impacto mínimo no desempenho global. Com essa estratégia, foi obtida uma economia de energia de até 15% nesta fase de pós-execução de uma aplicação executada sucessivas vezes. No caso de umaúnica execução, nossa abordagem permite uma poupança até 59% no consumo de energia na pós-execução.
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