CPUおよびGPUを併用するFFTライブラリの提案と評価(HPC-1 : 最適化)

概要

論文の詳細を見る
General-purpose GPU (GPGPU)を科学技術計算のために利用する手法が注目されている。GPUは非常に高速な並列計算を行うことが可能で、かつ価格性能比が非常に高いという特徴を持つ。一方で、CPUのマルチコア化も近年急速に進みつつあり、マルチコアCPUとGPUという、性能特性の異なる2つの並列計算リソースが一つの計算機内に存在するようになってきた。このため、計算機を有効に利用するためには両者をより効率よく併用する必要があり、このヘテロな計算環境への計算量の割り振りを行う必要が出てきている。我々は、このヘテロな計算環境への計算量の割り振りについて、性能モデルを用いて予測することを提案する。この性能モデルは、問題のサイズに対する計算量やデータ量等を元に構築し、実測値からパラメータを与える。また、この性能モデルを用いることで、全体の計算量およびGPUとCPUへの各割り振り率に対する実行時間を予測する。この予測した実行時間の最小値を探索することで最適割り振り率を得る。本提案の実証のためにGPUとCPUを併用する2D-FFTライブラリを実装し、同FFTライブラリに対する性能モデルの構築を行った。同ライブラリと性能モデルを用いた実行性能の予測値と実測値との比較を行い、性能モデルの正確さを評価した。その結果、予備実行の16^2倍までの計算量の問題について、最適割り振り率を高々5%の誤差、実行時間も15%程度の誤差に抑えられ、この性能モデルが十分な予測精度を持つことを確認した。
社団法人情報処理学会の論文
2007-08-01

CPUおよびGPUを併用するFFTライブラリの提案と評価(HPC-1 : 最適化)

スポンサーリンク

概要

著者

関連論文

スポンサーリンク