| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-02-26 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
GPUプログラムにおける静的参照関係を表すハイパーグラフの分割を用いた参照効率のよいデータ配置 |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
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 |
|
|
|
大阪大学基礎工学部 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者名 |
比嘉, 慎哉
置田, 真生
萩原, 兼一
伊野, 文彦
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
本報告では,GPU プログラムを対象に,メモリ参照効率化を目的としたデータ配置の最適化問題をヒューリスティックに解く手法を提案する.具体的には,グローバルメモリ上の領域を L1 キャッシュラインと同程度の大きさのチャンクに分割し,プログラムの静的なアクセスパターンを入力として,各スレッドブロックおよびワープがアクセスするチャンク数を最小化するデータ配置を求める.この問題をハイパーグラフの分割問題に変換し,それを効率的に解く分割アルゴリズムを提案する.評価実験の結果,連続アクセスの増大に特化したデータ配置と比較して,L1 キャッシュミス数を 70% に削減し,最大 1.28 倍の速度向上を達成した.分割に要する時間は,頂点数が 2000 万を越える大規模なハイパーグラフに対して 38 分であった.提案手法は,静的グラフ処理のように,不規則なアクセスパターンを含む GPU プログラムの高速化に有用である. |
| 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 2019-HPC-168,
号 15,
p. 1-8,
発行日 2019-02-26
|
| 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 |