実行時性能予測に基づくCPUとGPUへの動的タスク割当の検討(ハードウェア・アクセラレータ)
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概要
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近年の描画処理ユニット(GPU)を汎用計算に用いる研究(GPGPU)の成果により,高性能なCPUとGPUを搭載したPCをヘテロジニアスな並列処理計算システムとして活用できることが明らかになっている.一方でそれらのプログラミングは複雑になってきており,これを効率的に活用するために,CPUとGPU上で動作するプログラム記述を統一化する研究がなされている.しかし,現在のGPGPUアプリケーション開発ツールの多くではプログラムを実行するプロセッサを手動で静的に選択する必要がある.その適切な選択は実行時の情報に依存しているため,実行時に適切なものを動的に予測することで更なる効率化を図ることが可能である.本報告では,CPUとGPU上でのプログラムの実行時間の見積もりと実行プロセッサの切り替えのコストから適切なプロセッサを動的に予測することの有効性について検討した結果について報告する.実験による評価の結果,CPUとGPU問のデータ転送以外の両者の切り替えのコストは小さいことから、実行時間に対して予測誤差が十分小さい場合には動的切り替えによる性能向上が期待できる可能性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-07-26
著者
-
滝沢 寛之
東北大学
-
滝沢 寛之
東北大学大学院情報科学研究科
-
小林 広明
東北大学サイバーサイエンスセンター
-
小林 広明
東北大学大学院情報科学研究科
-
白取 寛貴
東北大学大学院情報科学研究科
-
小林 広明
東北大学サイバーサイエンスセンター|科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業
-
白取 寛貴
東北大学大学院情報科学研究科 現在 新日鉄ソリューションズ株式会社
-
滝沢 寛之
東北大学大学院 情報科学研究科
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