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J-GLOBAL ID:202202288956994588   整理番号:22A0795932

GPUにおける高速分割ソーティング実装の評価【JST・京大機械翻訳】

An evaluation of fast segmented sorting implementations on GPUs
著者 (4件):
資料名:
巻: 110  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0440C  ISSN: 0167-8191  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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多くの実世界問題は,それらの効率的な解決策の一部としてソーティング操作を必要とする。いくつかの例は,リアルタイムプラズマ診断,画像再ランク付け,およびサフィックスアレイ構築である。これらの問題は,通常,大量のデータを含むので,それらの解決策は,マトリックス列または配列セグメントにおけるいくつかの配列,分割ソーティングと呼ばれる操作からなる,ソーティング手順の特別な応用を必要とする。以前の研究は,融合ソートベース戦略と固定ソートと呼ばれる戦略が,異なるアレイサイズに対して優れた性能を有するGPU上でこの操作を実行することを示した。本研究では,セグメント数の異なるシナリオ,セグメントサイズ,および同一および異なるサイズのセグメントを考慮して,様々な入力データシナリオを持つ7つの異なるGPUモデルに関する最速分割ソーティングGPU実装を比較した。最初に,セグメントの数が各実装の性能にどのように影響するかを説明するために,アルゴリズム解析を行った。次に,S曲線解析を実行し,各戦略がソーティングシナリオの部分集合のための最速オプションであるかもしれないが,いくつかのアプローチが特定のシナリオで非常に高い減速を引き起こすかもしれないことを観察した。また,熱マップを用いて戦略を比較し,その性能がアレイサイズとセグメント数に依存し,セグメントのサイズと数に基づく最良の全体的実装の選択をサポートする推薦マップを提案した。著者らの実験結果は,著者らの推薦マップに基づく戦略を選択することが,事例の47.57%に関する最良の戦略と,症例の93.58%における1.5倍未満の最大減速に導くことを示した。さらに,平均では,推奨戦略は最適のものよりわずか1.11×悪かった。最後に,著者らは,異なるおよび等しいセグメントサイズを有するアレイを選別するとき,各戦略がどのように振舞うかを評価し,固定ソートベースのアプローチが,等しいまたは異なるセグメントサイズを有するアレイを,同じ時間的に取り込む一方,Houらによって提案されたアプローチは,通常,等しいセグメントサイズを有するアレイより,異なるセグメントサイズを有するアレイを,より長くする,ことを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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その他のシステムプログラミング  ,  専用演算制御装置 
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