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J-GLOBAL ID：202102210118179165   整理番号：21A1300287

GPU上のカーネルのプリエンプティブ共スケジューリングのためのアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Algorithms for Preemptive Co-scheduling of Kernels on GPUs

著者 (2件)： Eyraud-Dubois Lionel (Inria University of Bordeaux,Bordeaux,France,33000) ,  Bentes Cristiana (State University of Rio de Janeiro,Systems Engineering Department,Rio de Janeiro,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HIPC  ページ： 192-201  発行年： 2020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： 最新のGPUは,ハードウェア利用と応答性を改善するために同時カーネル実行とプリエンプションを可能にする。現在,カーネルの同時実行に関する決定はハードウェアによって実行され,それは資源の不合理な使用につながる。本研究では,高競争シナリオにおけるGPUに対する共スケジューリングの問題に取り組んだ。新しいグラフベースプリエンプティブ共スケジューリングアルゴリズムを提案した。多項式時間で線形プログラムを解くことにより,最適プリエンプティブメイクスパンを計算することができることを示した。この解に基づいて,グラフ理論モデルとアルゴリズムを提案して,プリエンプションの数を最小にするプリエンプティブスケジュールを構築した。しかし,最適メイクスパンの全てのプリエンプティブ解の中でのプリエンプションの最小量を見つけることは,NP困難問題であることを示した。実世界GPUアプリケーションに関する実験を行い,提案アプローチはタスクの6から9%をプリエンプティングすることにより最適メイクスパンを達成できる。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  応答特性 ,  グラフ理論 ,  *スケジューリング ,  応用プログラム ,  線形性 ,  ハードウェア ,  NP困難
準シソーラス用語： メイクスパン ,  多項式時間 ,  スケジューリングアルゴリズム ,  プリエンプション , 【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 (4件)： GPU ,  カーネル ,  スケジューリング ,  アルゴリズム