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J-GLOBAL ID：201402200113824566   整理番号：14A1026612

GPUリソースの利用率向上を目的としたプログラム自動チューニング手法

Auto Program Tuning for Improving Utilization of GPU Resources

著者 (2件)： 竹嶌良 (名古屋工大) ,  津邑公暁 (名古屋工大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 155(CPSY2014 10-46)  ページ： 31-36  発行年： 2014年07月21日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 理論演算性能の高いGPUに汎用計算を行わせるGPGPUが注目を集めている。このGPU向けの並列計算アーキテクチャのひとつにCUDAがある。CUDAでは,GPU上に存在する多数の実行ユニットに対して,大量のThreadを割り当てるというプログラミングモデルを採用している。また,GPU上にはアクセス速度や容量などの特徴が異なる様々なメモリが存在しているが,CUDAではこれらを明示的に使い分けることができる。ただし,Threadの割り当てや使用するメモリの選択はプログラムの実行効率に大きく影響するため,これらを適切に設定する必要がある。しかし,そのためにはCUDAやそのAPIの仕様に対する深い知識が必要となる。そこで本稿では,Thread割り当ての改善と適切なメモリへのデータの自動配置を行うプリプロセッサを提案し,実装する。(著者抄録)

シソーラス用語： *専用プロセッサ ,  *プログラミング環境 ,  並列演算 ,  マルチスレッド ,  *データ転送 ,  記憶割当 ,  *プリプロセッサ ,  性能評価 ,  システムインタフェイス ,  ソフトウェア工学 ,  構文分析 ,  GPGPU ,  CUDA ,  アプリケーションプログラミングインタフェイス ,  ソフトウェア自動チューニング
準シソーラス用語： 並列計算 ,  API【計算機】 ,  自動チューニング

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

引用文献 (6件)：

• NVIDIA Corp., "NVIDIA CUDA Programming Guide," 2.0 edition, Jun. 2008.
• Han T.D. and Abdelrahman T.S., "hiCUDA: High-Level GPGPU Programming," Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, vol.22, no.1, pp.78-90, Jan. 2011.
• N. Cedric and C. Henk, "Introducing 'Bones': A Parallelizing Source-to-source Compiler Based on Algorithmic Skeletons," Proc. 5th Annual Workshop on General Purpose Processing with Graphics Processing Units (GPGPU-5), pp.1- 10, March 2012.
• Ventroux N., Sassolas T., Guerre A., Creusillet B., and Keryell R., "SESAM/Par4All: A Tool for Joint Exploration of MPSoC Architectures and Dynamic Dataflow Code Generation," Proc. 12th Workshop on Rapid Simulation and Performance Evaluation: Methods and Tools (RAPIDO'12), pp.9-16, Jan. 2012.
• S. Che, M. Boyer, J. Meng, D. Tarjan, J.W. Sheaffer, S.-H. Lee, and K. Skadron, "Rodinia: A Benchmark Suite for Heterogeneous Computing," IEEE Int'l Symp. on Workload Characterization (IISWC), pp.44-54, Oct. 2009.

タイトルに関連する用語 (5件)： GPU ,  リソース ,  利用率 ,  自動チューニング ,  手法