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J-GLOBAL ID：202002216407576434   整理番号：20A1868287

GPU上の高性能テンソル縮約のためのコードジェネレータ【JST・京大機械翻訳】

A code generator for high-performance tensor contractions on GPUs

著者 (8件)： Kim Jinsung (Ohio State University, USA) ,  Sukumaran-Rajam Aravind (Ohio State University, USA) ,  Thumma Vineeth (Ohio State University, USA) ,  Krishnamoorthy Sriram (Pacific Northwest National Laboratory, USA) ,  Panyala Ajay (Pacific Northwest National Laboratory, USA) ,  Pouchet Louis-Noeel (Colorado State University, USA) ,  Rountev Atanas (Ohio State University, USA) ,  Sadayappan P. (Ohio State University, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CGO 2019  ページ： 85-95  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： テンソル収縮は行列乗算の高次元一般化である。それらは計算科学とデータ科学における多くのアプリケーションの計算集約的コアを形成する。本論文では,任意のテンソル収縮のための高性能GPU符号発生器について述べた。効果的なコード生成スキーマを考案するために,テンソル収縮におけるデータ再利用に関するドメイン固有特性を利用して,有効なモデル駆動探索と結合させ,GPUメモリ階層を通してデータのスレッドとステージングに対する計算のマッピングのためのパラメータを決定した。テンソル収縮ベンチマークのセットを用いた実験的評価は,他の最先端のテンソル収縮ライブラリと符号発生器に対して,性能改善と/または大幅に減少した符号生成時間を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *テンソル ,  応用プログラム ,  高次元 ,  *縮約 ,  ベンチマーク ,  コード生成 ,  記憶階層 ,  スレッド
準シソーラス用語： 計算科学 ,  行列積 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コード生成 ,  GPUコンピューティング ,  テンソル収縮

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPU ,  高性能 ,  テンソル ,  縮約 ,  ジェネレータ