Análisis de la Programación Concurrente sobre la CPU y GPU en el Desarrollo de Fractal Build

Análisis de la programación concurrente sobre CPU y GPU en el desarrollo de Fractal Build, caso práctico Escuela de Ingeniería en Sistemas de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Se hizo uso del método analítico con el cual se analizó los datos obtenidos tras las mediciones realizadas. Para el análisis de la programación concurrente sobre las tecnologías GPU y CPU, se utilizó varias las siguientes herramientas: gDebuuger, FRAPS y el Monitor del sistema de Windows, con las cuales se pudo realizar las mediciones sobre el prototipo. Para el desarrollo de la aplicación y del prototipo se usó C++, OpenGL y Visual Studio como IDE de desarrollo. Los resultados obtenidos fueron: en tiempo de ejecución: GPU ejecutó el algoritmo en 20 segundos frente a los 45 segundos que se tardó en CPU; frames por segundo: 8 fps en CPU y 18 en GPU; uso de procesador: 67% en CPU frente a 10% en GPU; uso de memoria: 48 MB en GPU y 86 MB en CPU. Las mediciones de los parámetros se las hicieron sobre un prototipo construido para el efecto, con lo cual se obtuvo que la tecnología GPU es la más adecuada para implementar la aplicación Fractal Build, siendo superior en cada uno de los parámetros analizados, obteniendo 75 puntos en la sumatoria, sobre 14.5 puntos que obtuvo la tecnología CPU. Por lo analizado se concluye que el uso de la tecnología GPU es la más adecuada debido a las ventajas que brinda al momento de ejecutar una aplicación gráfica. Se recomienda continuar con el estudio de las implementaciones sobre GPU ya que el uso de la tecnología GPU, como procesador de propósito general se ha convertido en una tendencia en los últimos años, debido a sus múltiples beneficios