Implementazione CUDA su GPU di un algoritmo sort-based per la distribuzione efficiente di dati in simulazioni distribuite

L'obiettivo di questa tesi è quello di elaborare, descrivere ed analizzare un algoritmo che risolva un problema di sort matching all'interno di una simulazione, utilizzando una GPU su architettura CUDA. Dopo questa breve introduzione, nel secondo capitolo si svolgerà un'introduzione rispetto all'argomento principale, con cenni al Data Distribution Management. Si introdurrà l'High Level Architecture, di cui si da una definizione e quindi una descrizione di massima, dando particolare attenzione alla sua struttura. Si prosegue con l'analisi dettagliata del servizio di DDM, la sua funzione e i principi chiave a cui deve attenersi. Nel terzo capitolo si effettua l'introduzione al matching, spiegando nel dettaglio di cosa si occupa questa operazione e le differenze sostanziali tra extent, region, update e subscription. Dopo un breve cenno al routing space si presentano alcuni degli algoritmi più diffusi ed impiegati nello svolgimento operativo dei servizi di DDM. Ponendo forte accento sugli algoritmi Brute-Force Parallel, Grid-Based Parallel e l'algoritmo preso in esame, il Sort-Based Parallel, aggiungendo qualche cenno sulla parallelizzazione con CUDA. Il quarto capitolo è dedicato all'ottimizzazione dell'algoritmo sort-based utilizzando l'architettura CUDA. Dopo una breve introduzione alla GPU e CUDA, si presentano tutte le modifiche sostanziali effettuate al Sort-Based. Si prosegue con l'adattamento realizzato dell'algoritmo su GPU ed i dettagli implementativi. Nel quinto capitolo si analizzano le prestazioni ottenute durante l'esecuzione dell'algoritmo utilizzato. Si descrivono i criteri di valutazione che hanno permesso di comprendere l'ottenimento del goal iniziale e si presentano i risultati ottenuti, descrivendo le rappresentazioni grafiche corredate dalle relative tabelle numeriche per una più corretta comprensione. Seguono le conclusioni con una riflessione e discussione dei risultati, corredati dai possibili sviluppi futuri dell'applicazione in oggetto alla tesi.