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J-GLOBAL ID:201002254646268626   整理番号:10A1041438

GPU上の疎行列-ベクトル乗算に関するモデル駆動型自動チューニング

Model-driven Autotuning of Sparse Matrix-Vector Multiply on GPUs
著者 (3件):
資料名:
巻: 45  号:ページ: 115-125  発行年: 2010年05月 
JST資料番号: D0915A  ISSN: 0362-1340  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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GPU上の疎行列-ベクトル乗算(SpMV)の自動チューニングのためのモデル駆動型フレームワークを提案した。まず,GPU上のSpMVに関する手動チューニング事例を取り上げ,GPU特有のパフォーマンス限界,機能強化,およびチューニング機会を明らかにした。しかし,それらの事例では入力行列に依存したパラメータチューニングが必要となる。そこで,チューニングをガイドするためのパフォーマンスモデルを開発した。このモデルは,オフライン測定とランタイム推定を必要とするが,GPUのマルチスレッド型ベクトルプロセッサ構造を直接的にモデル化する。
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分類 (2件):
分類
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専用演算制御装置  ,  数値計算 

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