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J-GLOBAL ID：201502208038387634   整理番号：15A1225543

NVIDIA GPUにおけるメモリ律速なBLASカーネルのスレッド数自動選択手法

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著者 (3件)： 椋木大地 (理研 計算科学研究機構) ,  今村俊幸 (理研 計算科学研究機構) ,  高橋大介 (筑波大 システム情報系)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： HPC-150  ページ： VOL.2015-HPC-150,NO.13 (WEB ONLY)  発行年： 2015年07月28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： NVIDIA GPUのカーネルプログラムにおいてスレッド数の選択は性能に大きな影響を与えることが知られているが,最適なスレッド数を理論的に一意に決定する方法は明らかではない。本稿では性能がメモリ律速となるBLASルーチンであるSAXPY,SGEMV,STRMVにおいて,計算する問題サイズに対して最適なスレッド数を決定するための自動チューニング手法を検討した。提案手法は2つの自動チューニング機構で構成される。まず,ある問題サイズに対するカーネルのサンプリング実行から,デバイスおよびカーネル固有のチューニングパラメータを決定するオフライン自動チューニングを行う。そしてそれらのパラメータに基づいて,問題サイズに応じた最適なスレッド数を,ある性能モデルを用いてオンライン自動チューニングで決定する。評価実験では,3つのNVIDIA GPUアーキテクチャ(Fermi,Kepler,Maxwell)において,スレッド数の選択がカーネルの性能に与える影響を示した上で,提案する手法によって多くの場合に最適なスレッド数を選択できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *マイクロプロセッサ ,  *専用プロセッサ ,  *画像処理 ,  オペレーティングシステム ,  計算機アーキテクチャ ,  *GPU【プロセッサ】 ,  *GPUコンピューティング ,  カーネル【オペレーティングシステム】
準シソーラス用語： BLASカーネル ,  NVIDIA GPU

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPU ,  律速 ,  カーネル ,  スレッド ,  手法