Kurzfassung: CUDA und OpenCl ermöglichen die Grafikkarte für Berechnungen abseits der Grafikausgabe zu verwenden. Gerade bei parallelisierbaren Berechnungen kann so ein enormer Geschwindigkeitszuwachs erreicht werden. CUDA und OpenCL geben keine Zeitgarantien, d.h. für die Laufzeit von Programmen gibt es keine Beschränkung. Des Weiteren sind einmal gestartete Berechnungen nicht unterbrechbar. Für Echtzeitgarantien ist dies allerdings zwingend erforderlich. In dieser Diplomarbeit wird untersucht, ob die GPU auch für Berechnungen in Echtzeitsystemen verwendet werden kann. Es wird nach Möglichkeiten gesucht den Kontextwechsel zwischen verschiedenen CUDA- und OpenCL-Programmen zu steuern. Ferner wird die Laufzeit und der Speicherverbrauch abgeschätzt und die für Echtzeit wesentlichen Einflussfaktoren ermittelt. Durch Evaluation wird das spezifische Verhalten analysiert und mit Hinblick auf Isolation und Echtzeitgarantien bewertet. Diese Arbeit zeigt auf, dass es in gewissem Umfang möglich ist, bezüglich Laufzeit und Ressourcenverbrauch, Garantien zu gewährleisten.

Abstract: CUDA and OpenCL enable the use of the video card for computing besides the output to the display. There is an enourmous speedup achievable especially in parallel computing. CUDA and OpenCL don’t guarantee response time, so there is no limitation for the calculations. Furthermore there is no preemption for calculations once started. This would be necessary for real-time guarantees. This Diploma Thesis researches the opportunity to use the GPU for calculations in real-time systems. It is looking for possibilities to control the context switch between different CUDA and OpenCL programs. In addition, the running time and memory consumption and the estimated essential factors for real-time are determined. Through evaluation, we analyze the specific behavior and rate them with regard to isolation and real-time guarantees. This Thesis shows that it is to some extent possible to ensure guarantees with respect to time and resource consumption.