抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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GPUにおけるデータの局所性を利用することは,将来のGPUにおいて期待される既存のキャッシュとNUMAベースのメモリ階層のより効率的な利用を行うために重要である。現代のGPUプログラミングモデルは,並列性を明示的に表現するように設計されているが,データ局所性を表現するための明確な明示的方法は存在しない。すなわち,キャッシュの効率的な利用を行うための再利用局所性またはNUMAシステムを効率的に利用するためのNUMA局所性である。一方では,この表現性の欠如は,メモリ階層の中で最良の性能を得るために,プログラマに対する非常に挑戦的なタスクとなっている。一方,ハードウェアのみのアーキテクチャ技術は,データの局所性を効果的に利用するために不可欠な鍵となるより高いレベルのプログラム意味を誤っているので,しばしば準最適である。本研究では,GPUsにおけるデータの局所性を明示的に表現し,利用するために,直交層抽象化であるLocality記述子を提案した。Locality Descriptor(i)は,ソフトウェアを柔軟で携帯可能なインタフェイスを提供し,基礎となるメモリ技術と資源の知識を必要とせず,(ii)プログラマ透明な方法で局所性を利用するための技術の範囲(例えばCTAスケジューリング,キャッシュ管理,メモリ配置)を有効に調整できる。本論文では,キャッシュ階層における再利用ベースの局所性を利用するとき,平均(46.6%まで)において性能が26.6%改善され,NUMAメモリシステムにおいてNUMA局所性を利用するとき,53.7%(2.8Xまで)に改善されることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】