Evaluierung der Performanz von GPUDirect 2.0 auf einem Multi-GPU System

n modernen Hochleistungsrechnern werden zunehmend auch Grafikkarten für die Berechnungen eingesetzt. Jede Grafikkarte besitzt ihren eigenen Speicher. Wenn ein Problem auf mehrere Grafikkarten aufgeteilt werden soll, so müssen die Grafikkarten untereinander Daten austauschen. Bisher mussten die Daten dazu in den Hauptspeicher geladen und von dort wieder auf die andere Grafikkarte kopiert werden. Ab Compute Unified Device Architecture (CUDA) 4.0(2011) ist es durch GPUDirect möglich, Daten direkt zwischen zwei Grafikkarten zu übertragen, so dass keine zusätzliche Kopie im Hauptspeicher angelegt werden muss. Im Rahmen dieser Arbeit soll der Einfluss von GPUDirect auf die Performance einer typischen Anwendung aus der numerischen Mathematik untersucht werden. Weiterhin soll untersucht werden, wie GPUDirect in einer Bibliothek zur Lösung von linearen Gleichungssystemen LAMA eingesetzt werden kann.