抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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地域は,加速器,GPU,FPGA,APUのような利用可能な性能を評価,最新のスーパーコンピュータにおけるそれらの使用増加に起因する単純な機構が必要である。CUDA,OpenMP,OpenACCとOpenCLのようなプログラミングモデルは計算負荷をオフロードこれらのデバイスに効率的にできる。デフォルトによりこれらのモデルを通信(またはデバイスからの複写データ)と重なりのない計算をオフロード。達成性能は,パイプラインのような最適化を適用する広範なリファクタリングと手作業によるチューニングを必要とすることができる。さらに,そのサイズが素子メモリ,デバイスメモリサイズはユーザにさらされていない時特に困難であるよりも大きい場合は常にユーザがデータセットを分割する手動でなければならない。OpenMPまたはOpenACCの適切な加速器のための指令ベース分割とパイプライン拡張を提案した。その界面はデータの明確なユーザ分割なしでデータ転送とカーネル計算のオーバーラップを支持した。事前割当装置緩衝液にデータをマップ化し,自動化メモリ制約アレイインデクシングおよびサブタスクスケジューリングできる。は四つの異なる応用を用いたプロトタイプ実装を評価した。実験結果はナイーブオフロードモデルの1.41~1.65倍のスピードアップを発揮しながら,筆者らのアプローチは,メモリ使用量を52%から97%にできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】