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J-GLOBAL ID：202102221722911850   整理番号：21A0326379

OpenACCとOpenCLの混合記述によるGPU-FPGAデバイス間連携

著者 (6件)： 小林諒平 (筑波大 計算科学研究セ) ,  小林諒平 (筑波大 システム情報工学研究群) ,  藤田典久 (筑波大 計算科学研究セ) ,  藤田典久 (筑波大 システム情報工学研究群) ,  朴泰祐 (筑波大 計算科学研究セ) ,  朴泰祐 (筑波大 システム情報工学研究群)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： HPC-177  ページ： Vol.2020-HPC-177,No.12,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2020年12月14日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は,高い演算性能とメモリバンド幅を有するGPU(Graphics Processing Unit)に演算通信性能に優れているFPGA(Field Programmable Gate Array)を連携させ,双方を相補的に利用するGPU-FPGA複合システムに関する研究を進めている.GPU・FPGA複合演算加速が必要とされる理由は,複数の物理モデルや複数の同時時発生する物理現象を含むシミュレーションであるマルチフィジックスアプリケーションに有効だと睨んでいるためである.マルチフィジックスでは,シミュレーション内に様々な特性の演算が出現するので,GPUだけでは演算加速が困難な場合がある.したがって,GPUだけでは対応しきれない特性の演算の加速にFPGAを利用することで,アプリケーション全体の性能向上を狙う.しかし,その実装方式はGPUで動作する計算カーネルをCUDAにて,FPGAで動作する計算カーネルをOpenCLにて記述するというような複数のプログラミング言語を用いたマルチリンガルプログラミングであり,そのようなプログラミングモデルはプログラマに多大な負担を強いるため,よりユーザビリティの高いGPU-FPGA連携を実現するプログラミング環境が必要となる.そのことを踏まえ,本稿ではユーザビリティの高いGPU-FPGA連携の実現を見据えた予備評価として,CUDAより抽象度を引き上げたプログラミングモデルであるOpenACCとOpenCLの組み合わせによりGPUとFPGAの両演算加速デバイスを連携させ,性能向上を目指す枠組みを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *マイクロプロセッサ ,  *専用プロセッサ ,  *FPGA ,  *演算器 ,  帯域幅 ,  高速化 ,  モデル ,  *計算機シミュレーション ,  物理学 ,  使用性 ,  *計算機プログラミング ,  性能評価
準シソーラス用語： *GPU【プロセッサ】 ,  物理模型 ,  マルチフィジックス ,  ユーザビリティ

分類 (4件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  制御方式  (JC02030K) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (8件)：

• Kobayashi, R., Fujita, N., Yamaguchi, Y., Boku, T., Yoshikawa, K., Abe, M. and Umemura, M.: Accelerating Radiative Transfer Simulation with GPU-FPGA Cooperative Computation, 2020 IEEE 31st International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), pp. 9-16 (online), DOI: 10.1109/ASAP49362.2020.00011 (2020).
• 星野哲也, 松岡聡: 圧縮性流体解析プログラムのOpenACCによる高速化, 技術報告4, 東京大学/東京工業大学, 東京工業大学 (2016).
• Overview: Intel FPGA SDK for OpenCL, https://www.altera.com/products/design-software/embeddedsoftware-developers/opencl/overview.html.
• Kobayashi, R., Fujita, N., Yamaguchi, Y., Nakamichi, A. and Boku, T.: GPU-FPGA Heterogeneous Computing with OpenCL-Enabled Direct Memory Access, 2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), pp. 489-498 (online), DOI: 10.1109/IPDPSW.2019.00090 (2019).
• Hanawa, T., Kodama, Y., Boku, T. and Sato, M.: Interconnection Network for Tightly Coupled Accelerators Architecture, 2013 IEEE 21st Annual Symposium on High-Performance Interconnects, pp. 79-82 (online), DOI: 10.1109/HOTI.2013.15 (2013).

タイトルに関連する用語 (5件)： OpenCL ,  記述 ,  GPU ,  FPGA ,  連携