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J-GLOBAL ID：201702210040972319   整理番号：17A0267652

GPUに基づく高精度アーキテクチャシステムモデルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

High-precision Architecture-level Power Model Based on GPU

著者 (3件)： Wang Zhuowei (School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology) ,  Cheng Lianglun (School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology) ,  Xiao Hong (School of Computer Science and Technology,Guangdong University of Technology)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 11  ページ： 30-35  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ハードウェア機能の豊富さとソフトウェア開発環境の成熟により,GPUは汎用計算領域に適用され,CPU加速プログラムの実行に協力している.高性能を追求するために,GPUはしばしばものコア演算ユニットを含んでおり,高密度の計算資源はCPUよりも性能がはるかに高く,CPUの消費電力が高く,消費電力問題がGPUの発展を制約する重要な問題の一つになっている。FERMI GPUアーキテクチャの深い研究に基づき,本論文では,高精度のアーキテクチャ構造モデルを提案し,まず第一に,異なるNATIVEコマンドとメモリアクセスの消費電力を計算した。次に,ハードウェア上の実行コマンドとサンプリングツールを用いて,サンプリング結果を得て,その電力消費を予測した。最後に,13のベンチマーク試験を用いて,実際の試験と消費電力モデルの試験結果を比較し,このモデルの予測精度は約90%であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *計算機アーキテクチャ ,  ハードウェア ,  プログラミング環境 ,  電力消費 ,  消費電力
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ベンチマークテスト ,  メモリアクセス ,  計算資源 ,  高密度 ,  ALU【プロセッサ】 ,  *高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： GPU ,  Fermi ,  Power model ,  Native instruction ,  Memory power consumption

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  記憶方式  (JC02040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPU ,  アーキテクチャ ,  システムモデル ,  提案