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アイテム
動的タスクスケジューリングによるCPU/GPUヘテロジニアス環境でのFMMの最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79293
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/7929319bd3d1a-75ed-4869-b37e-a6b3963fcc3c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ARC11197028.pdf (458.1 kB)
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Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-11-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 動的タスクスケジューリングによるCPU/GPUヘテロジニアス環境でのFMMの最適化 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Towards Optimizations of FMM on CPU-GPU Heterogeneous Environments using Dynamic Task Scheduling Runtimes | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | GPU最適化 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学／JST/CREST | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学／JST/CREST | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Institute of Technology / JST/CREST | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Institute of Technology / JST/CREST | ||||||||
| 著者名 |
福田, 圭祐
× 福田, 圭祐
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| 著者名(英) |
Keisuke, Fukuda
× Keisuke, Fukuda
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | FMM は、N 体問題を O(N) 時間で近似的に計算するアルゴリズムであり、他の N 体問題のアルゴリズムと比較してスケーラブルであることから近年着目されている．一方で，FMM は異なる計算特性や依存性を持つ複数の計算フェーズからなるアルゴリズムであり、それらを複数の異種プロセッサを持つ環境上で効率よく実行する方法は明らかではない．本稿では、筆者らの過去の発表18) に引き続き、FMM の実装である kifmm3d の複数のフェーズを GPU 化し、速度向上と実装上の課題について検討した．さらにそれらの実装を元に、動的タスクスケジューリングシステムである StarPU5) を用いて CPU/GPU からなるヘテロジニアス環境上でプロセッサ資源を有効に利用する試みの初期実装および検討を行い，CUDA スレッドの起動や速度に関する不具合，フェーズ分割および filter の実装に関する検討事項など，様々な技術的問題点や検討事項に関する知見を得た． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | FMM is an O(N) approximative algorithm for N-body problems and recognized more scalable and promising than other N-body computation methods. Effectively utilizing heterogeneous systmes in FMM, however, is a challenging issue because FMM consists of several phases with different performance characteristics that call for careful load balancing for optimal performance. This paper extends our previous work18) that partially ported the CPU implementation of kifmm3d to CUDA, and presents a complete CUDA implementation. To exploit heterogeneous processing elements, we further extend the implementation with StarPU, which allows dynamic task scheduling on CPU-GPU heterogeneous environments. We have found several technical issues and challenges, such as failing CUDA kernel invocations, phase splitting and implementation of filters, to achieve a good load balancing. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10096105 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告計算機アーキテクチャ（ARC） 巻 2011-ARC-197, 号 28, p. 1-9, 発行日 2011-11-21 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
