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J-GLOBAL ID：201202214254332191   整理番号：12A1211739

超スレッドシステムへの拡大のためのアルゴリズムとデータ最適化手法

Algorithm and Data Optimization Techniques for Scaling to Massively Threaded Systems

著者 (8件)： STRATTON John A. (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  RODRIGUES Christopher (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  SUNG I-Jui (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  CHANG Li-Wen (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  ANSSARI Nasser (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  LIU Geng (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  HWU Wen-Mei W. (Univ. Illinois at Urbana-Champaign) ,  OBEID Nady (KLA-Tencor)
資料名： Computer  (Computer)
巻： 45  号： 8  ページ： 26-32  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： B0794A  ISSN： 0018-9162  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メニーコアプロセッサは数百のスレッドをサポートし,それらの実行スループットを十分に活用すべく数千のタスクを要求する。多数のスレッドへの拡大には,並列処理の単なる特定と表現では不十分である。拡大可能な性能のための技術,1)データレイアウト変換,2)散布-集結変換,3)タイリング,4)個別化,5)ビニング/空間データ構造,6)短縮(詰込み),7)正則化,について解説した。メニーコアGPUの超スレッドアプリケーションにおける実装パターン研究により,7つのアルゴリズムとデータ最適化手法が,現行プロセッサにおいて適用可能カーネルの性能を2-10倍改良することを示した。最適化パターンが並列アーキテクチャにおける高性能/スケーラビリティに関与することを期待する。

シソーラス用語： *マルチスレッド ,  *超並列処理 ,  *計算機アルゴリズム ,  最適化手法 ,  *スケーラビリティ【計算機】 ,  マイクロプロセッサ ,  スループット ,  オペレーティングシステム ,  専用プロセッサ ,  データ構造 ,  正則化 ,  パターン分類
準シソーラス用語： メニーコア・プロセッサ ,  カーネル【オペレーティングシステム】 ,  GPU【プロセッサ】

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： スレッド ,  拡大 ,  アルゴリズム ,  最適化手法