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J-GLOBAL ID：202002251431242611   整理番号：20A1998390

GPUサイクル共有を自動化するためのタスク粒度の推定方法【JST・京大機械翻訳】

A Method for Estimating Task Granularity for Automating GPU Cycle Sharing

著者 (2件)： Tsukada Keishi (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Suita, Osaka) ,  Ino Fumihiko (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Suita, Osaka)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICNCC 2018  ページ： 133-139  発行年： 2018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： 本論文では,グラフィックス処理ユニット(GPU)サイクル共有システムにおけるゲストの努力を低減するタスク粒度を推定する方法を提案した。サイクル共有システムは,資源供与者(即ち,ホスト)のフレームレートと,科学的ジョブサブミッタ(すなわち,ゲスト)の加速効果の両方を最大化するべきである。これは,ゲストタスクのための適切な粒度を選択することによって実現できる。しかし,以前の協調マルチタスク法は,適切なタスク粒度を見つけるための手動インタラクションを必要とする。そのような相互作用を避けるために,提案方法は,ホスト上のアイドル期間の長さを測定することによって,自動的に適切な粒度を推定する。この測定が,コードアベイラビリティの欠如のため,ホストプログラムを計装できない,供与資源上で実現できる方法を示した。実験では,提案手法は,画像フィルタ(即ち,ホストタスク)に対するフレームレートを維持するだけでなく,行列乗算(即ち,ゲストタスク)の性能を最大化する適切なタスク粒度を自動的に推定した。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： 相互作用 ,  *自動化 ,  アベイラビリティ
準シソーラス用語： フレームレート ,  GPU【プロセッサ】 ,  マルチタスク ,  行列積 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： GPUサイクル共有 ,  協調マルチタスク ,  高性能コンピューティング

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  分子化合物  (CE02000C)

タイトルに関連する用語 (7件)： GPU ,  サイクル ,  共有 ,  自動化 ,  タスク ,  粒度 ,  推定