GPGPUアプリケーションの開発を支援するための性能モデル(GPU応用)
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概要
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GPGPU(General-Purpose Computation on Graphics Processing Units)とは,GPUをグラフィクス処理の枠を越えて汎用問題に適用する試みのことである.本稿では,典型的なGPGPU実装を対象として,GPUによる高速化の見込みを予測するための性能モデルを提案する.提案モデルは,GPGPU実装の多くがメモリ集中型の問題を対象として規則的にデータを参照する点に着目し,実装全体の性能を主記憶,ビデオメモリおよびGPU内演算器間の各データパスの転送性能で表す.転送性能の各々は, GPGPUアプリケーションとは独立に計測できるバンド幅および遅延時間のみの簡単な組で表す.提案モデルを画像フィルタおよびLU分解に適用し,3世代にわたるGPU上で評価した結果,誤差は最悪で20%であった.GPU内キャッシュの効果がさほど大きくない場合,誤差は10%以内であることから,提案モデルは典型的な実装に対してGPUによる高速化の見込みを見積もる際に有用であると考える.
- 2007-08-15
著者
-
伊野 文彦
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 信悟
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻:(現)株式会社カプコン
-
伊野 文彦
大阪大学大学院情報科学研究科
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