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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. 2019
  4. 2019-HPC-168

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/194786
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/194786
f8ed71e5-82ac-4e01-b77d-2693782a2ba4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC19168015.pdf IPSJ-HPC19168015.pdf (2.2 MB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
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

× 比嘉, 慎哉

比嘉, 慎哉

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置田, 真生

× 置田, 真生

置田, 真生

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萩原, 兼一

× 萩原, 兼一

萩原, 兼一

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伊野, 文彦

× 伊野, 文彦

伊野, 文彦

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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
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Ver.1 2025-01-19 23:20:50.349383
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