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J-GLOBAL ID：201902218916869923   整理番号：19A0873002

パイプライン性能モデル:GPUのための一般実行可能性能モデル【JST・京大機械翻訳】

The Pipeline Performance Model: A Generic Executable Performance Model for GPUs

著者 (2件)： Cornelis Jan G. (imec, Kapeldreef 75, Leuven, B-3001, Belgium) ,  Lemeire Jan (imec, Kapeldreef 75, Leuven, B-3001, Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： PDP  ページ： 260-265  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,ソースコードに非常に近いコード表現を用いてGPUコードの性能を理解するのに役立つ,一般的GPU性能モデルであるパイプライン性能モデルを提示した。このコードは,ノードがソースコード命令に対応するグラフと,それらの間のデータ依存性に対するエッジによって表現される。さらに,各ノードはGPU上の命令の時間挙動を特徴付ける2つの待ち時間で強化される。このグラフは,GPUの簡単な特性化と実行構成と共に,コードの実行を模倣するシミュレータにより使用される。著者らは,NVIDIA FermiとNVIDIA Pascal GPUの両方について,待ち時間を決定するために使用されたマイクロベンチマークとマトリックス乗算カーネル上でモデルを検証する。初期の結果は,シミュレーションした時間が,広い占有範囲に対して許容できる誤差で測定時間に従うことを示した。著者らは,より良い精度を達成するために,特により最近のGPUに対して,メモリアクセスとワープスケジューリングの複雑さを考慮するために,モデルをさらに洗練する必要があると主張する。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： 待ち時間 ,  キャラクタリゼーション ,  *モデル ,  スケジューリング ,  シミュレータ
準シソーラス用語： メモリアクセス ,  測定時間 ,  行列積 ,  マイクロベンチマーク ,  データ依存性 ,  指令 ,  ソースコード ,  *性能モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： パイプライン ,  性能モデル ,  GPU