| Summary: | O advento das unidades de processamento gráfico (GPUs) programáveis forneceram um novo modelo computacional que pode ser utilizado em diversas aplicações. Baseadas em arquitetura de fluxo paralelo, a atual geração de GPUs oferece processadores de vértices e de fragmentos programáveis que podem aumentar drasticamente a performance comparada com soluções implementadas exclusivamente em CPUs. Entretanto obter performance ótima no modelo computacional da GPU, que é complexo e altamente paralelo, com ferramentas de depuração limitadas é uma tarefa difícil e importante. Neste trabalho nós descrevemos uma abordagem simples para avaliar diversas soluções baseadas em GPU para uma dada solução. Ela consiste de um modelo de estimativa de performance que procura reproduzir, dentro de faixas toleráveis de erro, a medida de performance para a unidade de processamento de fragmentos. Nós avaliamos a nossa proposta utilizando as últimas gerações de placas gráficas da NVidia e da ATI usando um conjunto de medidas sintéticas bem como um estudo de caso de uma aplicação em tempo-real. === The advent of Graphics Processing Units (GPUs) with programmable shaders brought a new computational model that can be used in several applications. Based on a parallel streaming architecture, current GPU generations offer a vertex and fragment shader that can drastically improve performance if compared to CPU-only solutions. However, obtaining optimal performance in the highly parallel and complex GPU model with limited debugging tools is a challenging and important task. In this work we describe a simple approach to evaluate several GPU alternatives to a given solution. It consists of a performance estimation model that aims to reproduce within acceptable errors the measured performance of the fragment shader. We evaluate our proposal using last generation cards from NVIDIA and ATI using synthetic benchmarks as well as a real-time graphics application case-study.
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