@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197508,
 author = {川口, 優樹 and 津邑, 公暁},
 issue = {2},
 month = {Jun},
 note = {GPU は多数の計算ユニットを並列に動作させることによってパイプラインやメモリアクセスレイテンシを隠蔽し，CPU と比較して高いスループットを実現するが，これには計算ユニットへ命令を割り当てるスケジューリングポリシーが重要である．近年様々なスケジューリングポリシーが研究されているが，既存の GPU スケジューラは Warp の実行順序やメモリアクセスパターンなどの各プログラムが持つ様々な特徴を考慮せずにすべてのプログラムに対して同じスケジューリングポリシーを適用するため，GPU の計算ユニットの利用効率が必ずしも高くない場合がある．そこで本論文では，アセンブリコードに対してメモリアクセスを解析し，その結果に基づき，プログラムごとにスケジューリングポリシーを選択する手法を提案する．提案手法を用いて評価を行った結果，既存の GPU スケジューラと比較して 34.2% の実行時間削減を達成することを確認した．},
 title = {メモリアクセスパターンを考慮したGPUスケジューリングポリシーの選択手法},
 year = {2019}
}