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J-GLOBAL ID：201702250696890213   整理番号：17A0401659

Ai B CS:SKEモデルに基づくGPUクラスタスケジューリング最適化【Powered by NICT】

Ai BCS: A GPU cluster scheduling optimization based on SKE model

著者 (4件)： Liu Bocheng (University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China) ,  Chen Qingkui (University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China) ,  Li Jinjing (University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China) ,  Gao Liping (University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 47  号： PA  ページ： 121-132  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： GPGPUは非常に重要な技術とクラウドコンピューティングのための研究ホットスポットである。はエネルギー消費と性能に細心の注意を払った。本論文では,SKE(単粒推定),GPUの静的性能解析モデルは,特定のGPUデバイスにおける異なるタスク,スレッドブロック分割の粒度サイズに最適並列解を見出すためにGPU上でのカーネル関数の完了時間を分析するために設定し,カーネル関数の最速の実行速度を可能にした。SKEによって計算された完了時間と穀粒の実際の実行時間の間の偏差は13%以上であった。これに基づいて,各サブGPUタスクの完了時間を計算し,GPUクラスタのクリティカルパスを求めると,GPUクラスタスケジューリングアルゴリズム,BCS(クリティカルパススケジューリングに基づく)を提案した。アルゴリズムは非臨界ノードの周波数を調節し,主に動的電圧と周波数スケーリング(DVFS)技術により,クラスタの最終完了時間に影響することなくGPUノードのエネルギー消費を削減する目標を達成した。評価結果はB CSは最大9.4%,と比較してエネルギー消費を減少させることを示したDRSCopyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 粒度 ,  *最適化 ,  *クラスタ ,  ホットスポット ,  エネルギー消費 ,  解析モデル ,  *スケジューリング ,  クリニカルパス
準シソーラス用語： DVFS ,  スケジューリングアルゴリズム ,  実行時間 ,  Kernel関数 ,  クラウドコンピューティング ,  GPGPU ,  *GPUクラスタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： GPUクラスタ ,  エネルギー消費 ,  SKE(単粒推定)モデル ,  B CS

分類 (5件)： 汎用演算制御装置  (JC04020N) ,  制御方式  (JC02030K) ,  集積回路一般  (NC03161C) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： AI ,  Cs ,  モデル ,  GPUクラスタ ,  スケジューリング ,  最適化