抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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GPU向けのC言語統合開発環境としてCUDAが開発されているが,CUDAを用いたプログラミングでは,GPUアーキテクチャやCUDA特有の記述に関する知識が必要となり,プログラマにとって負担が大きい。これを軽減する為に,多くのCUDA向けフレームワークが研究されており,その一つにOpenMPCがある。OpenMPCはプログラマにとって学習コストが小さいが,OpenMPCを用いて単純に変換しただけのプログラムでは,GPU側のメモリの中から高速にアクセス可能なものを使用できない。また,OpenMPCではデータを高速に転送可能なCPU側のメモリにデータを配置できない。そこで,OpenMPCを改良し,GPU側の適切なメモリを自動的に選択し,使用する手法を提案する。さらに,GPUに転送されるデータを自動的に検出し,そのデータを高速に転送可能なメモリ領域に配置する手法も提案する。提案手法を実装したOpenMPCを複数のベンチマークを用いて評価したところ,最大で52%の実行時間削減を達成した。(著者抄録)
