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J-GLOBAL ID：201902277511295013   整理番号：19A1166399

GPU-FPGA協調計算を記述するためのプログラミング環境に関する研究

著者 (7件)： 綱島隆太 (筑波大) ,  小林諒平 (筑波大 計算科学研究セ) ,  小林諒平 (筑波大) ,  藤田典久 (筑波大 計算科学研究セ) ,  中道安祐未 (筑波大) ,  朴泰祐 (筑波大 計算科学研究セ) ,  朴泰祐 (筑波大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： HPC-169  ページ： Vol.2019-HPC-169,No.10,1-9 (WEB ONLY)  発行年： 2019年05月03日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,高性能コンピューティング(HPC:High Performance Computing)分野におけるトップレベルのマシンには,アクセラレータを搭載した大規模計算クラスタが多く含まれている.高い演算性能とメモリバンド幅を有するGraphics Processing Unit(GPU)がアクセラレータとして主に用いられているが,条件分岐が頻出する処理や多数の演算コアが利用できないような並列性の小さい処理といったGPUの不得手する演算は依然として存在し,それが性能向上の妨げとなっている.このような問題に対し,任意の論理回路をプログラム可能な集積回路であるField Programmable Gate Array(FPGA)に,GPUが不得手とする処理を実行する回路を実装し,それをFPGAに適宜にオフロードすることによってアプリケーション全体の性能を向上させるアプローチを我々は試みている.しかしながら,GPUとFPGAの演算カーネルは,それぞれCUDAとOpenCLといった異なるプログラミング言語で開発する必要があり,このようなマルチリンガルプログラミングは,ユーザーにとって多大な負担となる.そこで本研究では,GPUとFPGAが搭載された計算機システム上にて,両アクセラレータの統合的な制御を可能にするOpenACCを用いたプログラミング環境について検討する.本報告では,OpenACCにより記述された別々のGPU向け,FPGA向けファイルをコンパイル時にリンクすることで両アクセラレータの連携が可能か検証を行った.その結果,OpenACCによる記述のみでGPU-FPGA協調計算が実現可能であることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *プログラミング環境 ,  *FPGA ,  *専用プロセッサ ,  数値計算 ,  並列計算機 ,  データ処理システム ,  論理回路 ,  計算機システム ,  コンパイラ ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  プログラム実行 ,  計算機ファイル ,  計算機処理速度 ,  性能評価
準シソーラス用語： *GPU【プロセッサ】 ,  HPC ,  アクセラレータ ,  GPU-FPGA協調計算 ,  CUDA ,  OpenCL ,  OpenACC

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (20件)：

• June 2018 TOP500 Supercomputer Sites https://www.top500.org/lists/2018/06/
• June 2018 TOP500 Supercomputer Sites https://www.top500.org/green500/lists/2018/06/
• 小林諒平, 藤田典久, 山口佳樹, 朴泰祐. OpenCLとVerilog HDL の混合記述による GPU-FPGA デバイス間連携. 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC), 2018, 2018.11: 1-10.
• CUDA とは? - nVIDIA https://www.nvidia.co.jp/object/cuda_whatis_jp.html
• OpenCL Overview - The Khronos Group Inc https://www.khronos.org/opencl/

タイトルに関連する用語 (7件)： GPU ,  FPGA ,  協調 ,  計算 ,  記述 ,  プログラミング環境 ,  研究