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J-GLOBAL ID：202102288007085090   整理番号：21A2270421

軽量アウトオブオーダ実行によるGPUマイクロアーキテクチャの再利用【JST・京大機械翻訳】

Repurposing GPU Microarchitectures with Light-Weight Out-Of-Order Execution

著者 (3件)： Iliakis Konstantinos (National Technical University of Athens, Athens, Greece) ,  Xydis Sotirios (Harokopio University of Athens, Athens, Greece) ,  Soudris Dimitrios (National Technical University of Athens, Athens, Greece)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 33  号： 2  ページ： 388-402  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： GPUは,その計算能力とコスト効率のために,汎用作業負荷を加速するための主要なプラットフォームである。GPUアプリケーションは,分域の絶えず成長する範囲をカバーする。高スループットを達成するために,GPUはメモリ演算との重複計算に大規模マルチスレッドと高速コンテキストスイッチングに依存する。多様なGPU作業負荷の中で,記憶操作の待ち時間を隠すために十分な数のアクティブな縦糸を維持できない有意なクラスのカーネルが存在し,頻繁な失速に悩まされる。著者らは,主なThread-Level並列性モデルが,現代のGPUアプリケーションの変動性を効率的に収容するのに十分ではないと主張する。この固有の非効率性に取り組むために,著者らは,従来のThead-Level並列性モデルを補完するために,Instruction-Level並列性を可能にする軽量Of-Order実行能力を有する新規マイクロアーキテクチャを提案した。ハードウェアオーバヘッドを最小化するために,既存のマイクロアーキテクチャ構造を高度に再利用するための拡張を慎重に設計し,全体面積と電力オーバヘッドを含む様々な設計トレードオフを研究し,一方,改善された性能を提供した。提案したアーキテクチャは,それぞれ1.29と10.05%の面積と電力オーバヘッドで,低占有カーネルの平均で23パーセントの従来のプラットフォームより優れていることを示した。最後に,筆者らは60の汎用カーネルの広範な収集で16パーセントの高速化を提供することにより,マイクロアーキテクチャ代替として提案の可能性を確立した。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： 記憶装置 ,  分域 ,  電力 ,  演算 ,  応用プログラム ,  ハードウェア ,  待ち時間 ,  再利用 ,  *計算機アーキテクチャ ,  マルチスレッド
準シソーラス用語： *マイクロアーキテクチャ ,  オーバヘッド ,  ハイスループット ,  *アウトオブオーダ実行 ,  コスト効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 軽量 ,  アウトオブオーダ実行 ,  GPU ,  マイクロアーキテクチャ