粒子群最適化によるGPU加速プログラム上の自動ブロック次元化【JST・京大機械翻訳】

Pereira Claudio M.N.A.; Pereira Claudio M.N.A.; Pinheiro Andre L.S.; Schirru Roberto

文献

J-GLOBAL ID：202002246925781271 整理番号：20A1112480

粒子群最適化によるGPU加速プログラム上の自動ブロック次元化【JST・京大機械翻訳】

Automatic block dimensioning on GPU-accelerated programs through particle swarm optimization

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資料名：
巻： 123 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： B0445B ISSN： 0950-5849 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：短報発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

今日,計算的に高価なシステムの性能を改善するためのGPUの利用が広く研究されている。GPU加速プログラムにおいて,性能は,並列タスクがGPUアーキテクチャにより良く適合するように,スレッドのブロックへの問題の分割に関連している。ブロック次元の定義を助けるためのいくつかの一般的指針が存在するが,最適分割の発見は依然として複雑で問題に依存するタスクである。本研究では,プログラム実行時間を最小化する目的でブロック次元を最適化するために,粒子群最適化(PSO)の使用を検討した。この手法をGPU加速風場計算プログラムで評価し,その中でブロック寸法は文献ガイドラインと経験的調整に基づいている。PSO最適化の前に,プログラムは逐次プログラムより約25倍速かった。PSOを適用した後,高速化は約60倍に増加した。予期せぬ最適化構成を観察し,最適寸法決定の発見が複雑なタスクであることを示した。PSOのようなロバストな最適化ツールの使用は非常に有益であり,問題,プログラムの特異性およびGPUアーキテクチャに関する事前知識の必要なしにブロック次元の自動最適化を可能にすることを示した。PSOを用いて最適化されたブロック次元を自動的に定義することにより,GPU加速プログラムの高速化を改善した。GPU加速風場計算問題に焦点を当てた。最小実行時間に導くブロック次元を見出すために,PSOをプログラムに接続した。結果を文献結果と比較した。提案手法で得られた高速化は,元の高速化の2倍以上である。PSOは非常に有益であることを実証し,問題/プログラム特異性および/またはGPUアーキテクチャに関する事前知識の必要なしにブロック次元の自動最適化を可能にした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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計算機システム開発 , データベースシステム

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