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L'impiego del processori grafici (GPU) in applicazioni di calcolo intensivo sta, negli ultimi anni, diventando molto comune in diversi settori della ricerca. I limiti dei processori ordinari da una parte e le necessità di simulazioni e elaborazioni sempre più complesse dall'altra hanno portato allo sviluppo di nuovi paradigmi per l'high performance computing (HPC). Grazie alla loro struttura massicciamente parallela, le GPU sono dispositivi ideali per aumentare la potenza di calcolo anche in applicazioni differenti dalle quali sono state inizialmente concepite (computer grafica, videogiochi, ...). Oltre l'altissimo throughput di calcolo (diversi TeraFlops per singola scheda), la latenza è l'altro essenziale parametro importante nelle applicazioni il tempo reale, come i sistemi di trigger in HEP (High Energy Physics). L'impiego di calcolo su processori, fin dai primi stadi della selezione online in esperimenti HEP, avrebbe dei benefici enormi nel selezionare in modo accurato gli eventi di interesse, riducendo le richieste all'architettura del sistema di acquisizione, e aumentando il potenziale di ricerca. Le soluzioni attuali sono, quasi sempre, basate su sviluppo hardware di elettronica dedicata, molto spesso impiegando logiche programmabili. Tali sistemi hanno limitazioni legate alla ridotta versatilità e scalabilità, oltre che alle difficoltà di progettazione e mantenimento. Una soluzione basata su processori permetterebbe di gestire la complessità del problema da affrontare, quasi esclusivamente dal punto di vista software. In questo colloquio si descriverà lo stato del progetto GAP, rivolto a studiare, in diversi contesti, l'impiego in tempo reale dei processori grafici, con particolare enfasi alle applicazioni di trigger.