Aceleração do cálculo de autovalores usando CUDA : uma aplicação em heteroestruturas semicondutoras

Abstract

Inicialmente projetadas para processamento de gráficos, as placas gráficas (GPUs) evoluíram para processadores paralelos de propósito geral de alto desempenho. Usando unidades de processamento gráfico (GPUs), da NVIDIA, adaptamos métodos (algoritmos) computacionais de linguagem C para linguagem CUDA. Resolvemos a equação de Schrödinger pelo método de diferenças finitas, usando o método da Bissecção com sequência de Sturm para um poço quântico simétrico de heteroestruturas de GaAs/AlGaAs com a finalidade de acelerar a busca do autovalores. Comparamos o tempo gasto entre os algoritmos usando a GPU, a CPU e a rotina DSTEBZ da biblioteca Lapack. Dividimos o problema em duas fases, a de isolamento, calculada na CPU, e a de extração, calculada na GPU, na fase de extração o método em GPU foi cerca de quatro vezes mais rápido que o método na CPU. O método híbrido, isolamento na CPU e extração na GPU foi cerca de quarenta e seis vezes mais rápido que a rotina DSTEBZ.