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J-GLOBAL ID：201702252407453935   整理番号：17A0143073

マルチGPUシステム上の単一GPUコードを実行するための自動多次元データ分解に向けて【Powered by NICT】

Towards Automating Multi-dimensional Data Decomposition for Executing a Single-GPU Code on a Multi-GPU System

著者 (3件)： Sakai Ryotaro ,  Ino Fumihiko ,  Hagihara Kenichi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CANDAR  ページ： 408-414  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,多次元データのためのデータ分解法,多重グラフィックス処理ユニット(GPU)加速単一GPUのために書かれた計算統一デバイスアーキテクチャ(CUDA)コードを実現を示した。多次元法は一次元(1 D)データを処理する以前の方法を拡張した。法は大量のデータを分解小セグメント,GPUメモリの消耗を回避するに選択したGPUスレッドの試料操作を行う。以前の方法と比較して,著者らの多次元法は,より小さなセグメントを生成し,それはGPUメモリ消費量を節約し,CPU-GPUデータ転送の量を減少させる。行列乗算を用いた実験の結果,提案した方法は以前の方法のそれと比較してGPUメモリ以下を消費し,それによってマトリックスは,CPUメモリに適合の29倍大きいマトリックスを処理することに成功した。しかし,多次元分解に必要な指数変換は28%有効な性能を低下することが分かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *高次元 ,  多重化 ,  一次元 ,  データ転送 ,  記憶装置 ,  スレッド ,  分割法
準シソーラス用語： 行列積 ,  CUDA ,  GPU【プロセッサ】 ,  *多次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  GPU ,  多次元データ ,  分解