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J-GLOBAL ID:202202291742105205   整理番号:22A0958663

空間マルチタスクGPUのQoS意識と改良型利用に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward QoS-Awareness and Improved Utilization of Spatial Multitasking GPUs
著者 (6件):
資料名:
巻: 71  号:ページ: 866-879  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0233A  ISSN: 0018-9340  CODEN: ICTOB4  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)
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データセンターは,GPUを使用して,ユーザに直面するサービスを出現させるのに必要な重要な計算スループットを提供する。ユーザインタフェイスサービスの日周ユーザアクセスパターンは,より良いGPU利用のために共位置アプリケーションへの強いインセンティブを提供し,そして,事前作業はマルチコアプロセッサと従来の非プリエンプティブGPUsの共同配置を可能にすることに焦点を当てた。しかし,現在のGPUは空間マルチタスクに向けて進化し,QoS違反を除去する新しい課題を導入する。この未解決問題に取り組むため,空間マルチタスクGPU上のQoS違反の根底にある原因を検討した。これらの原因に応じて,筆者らは,バッチアプリケーションのスループットを最大化するために,計算資源を慎重に割り当てる実行時間システムであるC-Laiusを提案し,一方,ユーザインタフェイスサービスの必要なQoSを保証した。C-Laiusは,複数のバッチアプリケーションで1つのユーザインタフェイスアプリケーションを共置するだけでなく,バッチアプリケーションと複数のユーザインタフェイスアプリケーションの同時配置もサポートする。単一共位置ユーザインタフェイスアプリケーションの場合,Nvidia RTX 2080Ti GPUに関する評価は,C-Laiusが空間マルチタスクGPUの利用を20.8パーセント改善することを示し,一方,ユーザインタフェイスサービスのための99%-ile待ち時間目標を達成した。多重共位置ユーザインタフェイスアプリケーションの場合に関しては,C-LaiusはQoSの違反を保証せず,一方,加速器利用率を平均で35.9パーセント改善する。Copyright 2022 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】
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