검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

A Data-Centric Directive-Based Framework to Accelerate Out-of-Core Stencil Computation on a GPU GPU에서 코어 외부 스텐실 계산을 가속화하는 데이터 중심 지시문 기반 프레임워크

Jingcheng SHEN, Fumihiko INO, Albert FARRÉS, Mauricio HANZICH

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

GPU(그래픽 처리 장치)는 병렬 스텐실 코드를 위한 매우 효율적인 아키텍처입니다. 그러나 작은 장치(예: GPU) 메모리 용량(수십 GB)으로 인해 초과 데이터를 처리하려면 코어 외부 계산을 사용해야 합니다. 효율적인 코어 외부 스텐실 코드를 수동으로 구현하려면 엄청난 프로그래밍 노력이 필요합니다. 이러한 프로그래밍 부담을 완화하기 위해 파이프라인 가속기(PACC)와 같은 지시문 기반 프레임워크가 등장했습니다. 그러나 일반적으로 데이터 전송을 줄이기 위한 구체적인 최적화가 부족합니다. 본 논문에서는 데이터 전송 문제를 해결하기 위해 두 가지 데이터 중심 최적화로 PACC를 확장합니다. 첫 번째는 원본 데이터와 장치 버퍼 사이를 중재하는 호스트(즉, CPU) 버퍼를 제거하는 직접 매핑 방식입니다. 두 번째는 호스트에서 장치로의 데이터 전송을 크게 줄이는 영역 공유 방식입니다. 확장된 PACC는 음파 전파기에 적용되어 원래 직렬 코드의 길이를 2.3배 자동으로 확장하여 코어 외부 코드를 얻습니다. 실험 결과 Tesla V100 GPU에서 생성된 코드는 OpenMP(Open Multi-Processing), 통합 메모리 및 이전 PACC 기반 구현보다 각각 41.0배, 22.1배, 3.6배 빠르게 실행되는 것으로 나타났습니다. 생성된 코드는 또한 장치 용량에 맞는 작은 데이터 세트에서 유용성을 보여 주었으며, 코어 내 구현보다 1.3배 더 빠르게 실행되었습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.12 pp.2421-2434
발행일
2020/12/01
공개일
2020/09/07
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020PAP0014
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Parallel, Distributed, and Reconfigurable Computing, and Networking)
범주
정보시스템의 기초

작성자

Jingcheng SHEN
  Osaka University
Fumihiko INO
  Osaka University
Albert FARRÉS
  Barcelona Supercomputing Center
Mauricio HANZICH
  Barcelona Supercomputing Center

키워드