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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2016
  4. 2016-HPC-155

GPGPUフレームワークMESI-CUDAにおけるデータ再利用性を高めるスケジューラ

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174122
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174122
8bede9d6-9568-42d5-9cab-5fa0b3d7b845
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC16155008.pdf IPSJ-HPC16155008.pdf (503.5 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-08-01
タイトル
タイトル GPGPUフレームワークMESI-CUDAにおけるデータ再利用性を高めるスケジューラ
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 性能最適化に向けた開発環境
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
三重大学大学院工学研究科
著者所属
三重大学大学院工学研究科
著者所属
三重大学大学院工学研究科
著者所属(英)
en
Mie University
著者所属(英)
en
Mie University
著者所属(英)
en
Mie University
著者名 田中, 宏明

× 田中, 宏明

田中, 宏明

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山本, 怜

× 山本, 怜

山本, 怜

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大野, 和彦

× 大野, 和彦

大野, 和彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 GPU 上で汎用計算を実行する GPGPU の分野において,複数の GPU を利用するマルチ GPU 環境を用いてより高い計算性能を実現する試みがなされている.現在主流の開発環境である CUDA はマルチ GPU に対応しているが,個々の GPU を明示的に操作する必要があり,プログラムの記述が煩雑になる.また,各 GPU に分散させたメモリデータの結合・再利用や個々のマルチ GPU 環境に適したスケジューリングをユーザ自身が実装する必要がある.我々は CUDA より簡単なプログラム記述で GPU を扱える GPGPU フレームワーク MESI-CUDA を開発している.MESI-CUDA はすべての CPU・GPU コアが単一の仮想共有メモリにアクセスするプログラミングモデルを採用しており,ホストメモリ・デバイスメモリの確保・解放やデータ転送などのコードを処理系で自動生成することで,このモデルで記述されたプログラムを CUDA コードに変換する.また,マルチ GPU をサポートしており,ユーザが記述したカーネル実行をタスクへ分割し,単一ホスト上の利用可能なすべての GPU へ振り分ける.現在の実装は,冗長なデータ転送の発生を防ぐためメモリ管理を行っている.具体的には,仮想共有される配列の内容をアクセス範囲によりセグメントとして分割し,デバイスメモリ上にキャッシュする.しかし,タスクの実行順や実行デバイスの選択によってキャッシュの利用効率が低下することがある.そこで本稿では,同じセグメントを利用するタスクを可能な限り同じデバイス上で連続して実行することによりキャッシュの利用効率を高めるスケジューリング手法を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2016-HPC-155, 号 8, p. 1-7, 発行日 2016-08-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
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
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Ver.1 2025-01-20 07:00:48.853665
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