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J-GLOBAL ID：202002284995484072   整理番号：20A2374890

圧縮によるスループットプロセッサにおけるアドレス変換の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Address Translations in Throughput Processors via Compression

著者 (6件)： Tang Xulong (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA) ,  Zhang Ziyu (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA) ,  Xu Weizheng (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA) ,  Kandemir Mahmut Taylan (The Pennsylvania State University, University Park, PA, USA) ,  Melhem Rami (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA) ,  Yang Jun (University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PACT ’20  ページ： 191-204  発行年： 2020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： 多重計算エンジン間の効率的なメモリ共有は,CPU-GPU不均一プラットフォーム上の全体的アプリケーション性能の形成に重要な役割を果たす。統一仮想メモリ(UVM)は,GPUがCPU側で物理的記憶空間にアクセスすることができるように,グローバルに見えるデータ構造とポインタを許す有望な特徴であり,明示的なプログラマ努力なしにホストOSページング機構を利用する。しかし,保証された性能のための鍵となる要求は,アドレス翻訳の有効なハードウェアサポートである。特に,GPU実行は,特に不規則かつ/またはメモリ集約アプリケーションに対して,UVM環境において高いTLBミス率に悩まされることを観測した。本論文では,GPU TLBヒット率を改善するために,アドレス変換のための簡単で効果的な圧縮メカニズムを提案した。特に,最小実行時間オーバヘッドで効率的なアドレス翻訳圧縮を設計するために,GPUアプリケーションの実行中のTLB圧縮率を探索し,活用する。22のアプリケーションにわたる実験結果は,提案したアプローチがGPU TLBヒット率を大幅に改善し,12%の平均性能改善に翻訳することを示した。特に,16の不規則かつ/または記憶集約的な応用に対して,性能改善は69.2%に達し,平均16.3%であった。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： 記憶装置 ,  データ構造 ,  プログラマ ,  ページング ,  多重化 ,  応用プログラム ,  ハードウェア ,  *スループット ,  仮想記憶方式 ,  *演算プロセッサ
準シソーラス用語： *アドレス変換 ,  ヒット率 ,  実行時間 ,  オーバヘッド ,  *アドレス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： cpu-gpu不均一系システム ,  性能 ,  tlb ,  統一仮想記憶

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： スループット ,  プロセッサ ,  アドレス変換 ,  強化