2012 1203-researchers-cafe

2012 1203-researchers-cafe

• 1.
  CPU・GPU ハイブリッドコンピューティング 薦田 登志矢システム情報学専攻 博士3年 komoda@hal.ipc.i.u-tokyo.ac.jp 1 2012 12/3 リサーチャーズカフェ 2012/12/5
• 2.
  並列計算機としてのGPU  GPU is Everywhere  Top 500 super computers  52/500 のスパコンにGPUが搭載 (ICS, 2012)  ラップトップ・モバイル端末  GPUが搭載されているのが普通 AMD Radeon  汎用的な並列処理をGPU上で実行 (GPUコンピューティング)  科学技術計算  データマイニング  動画像処理 NVIDIA Tesla 2 2012 12/3 リサーチャーズカフェ 2012/12/5
• 3.
  ヘテロジニアスシステム上の タスクスケジューリング  実用的なGPGPUアプリケーション  「CPU処理」・「GPU処理」・「データ転送 処理」が 混在 GPU上でデータ並列性だけを利用するだ けでは不十分.  粒度の大きなタスク並列性の利用  CPU・GPU・データ転送バスという異なるデバ イス上 3 で異なるタスクを並列実行したい 2012/12/5 2012 12/3 リサーチャーズカフェ
• 4.
  GPGPUアプリケーションのための タスクスケジューリングライブラリ パイプライン処理によるタスク並列性の利用  高性能と高生産性の両立 input Applications k1 k2 スケジューリング CPU k3 BUS (APIを用いてライブラリの タスクグラフ解析を支援) output Programmers タスクの依存関係を 表現したグラフ GPU 4 2012 12/3 リサーチャーズカフェ 2012/12/5
• 5.
  実験結果(縦軸:性能向上率) 1.5 • 評価環境 1 normal • Intel CPU + proposal 0.5 ideal overlap Nvidia GPU 0 • OpenCLを用 fft nw median box いて提案ライブ データ転送とGPU処理の並列実行(without User Hint) • ラリを実装 • アプリケー ション • HPCアプリ • 画像処理 CPU, GPU, データ転送処理の並列実行 (with User Hint) 5 2012 12/3 リサーチャーズカフェ 2012/12/5
• 6.
  今後の課題  大規模なアプリケーションへの提案ライブラリ の適用  複数アクセラレータの並列実行  低消費電力技術との融合  動的電圧周波数制御とタスクスケジューリングの強調 GPUアプリケーションの 消費電力測定系 6 2012 12/3 リサーチャーズカフェ 2012/12/5