Evaluation of CUDA Coding Using Unified Memory

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  • Unified Memoryを利用したCUDAプログラミングと性能評価

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CUDAを使用したGPUプログラミングにおいて，ホストCPUとGPUデバイスそれぞれにおけるメモリの管理やそれぞれの間のデータ転送がプログラミングを複雑なものにしている．CUDA6から実装されたUnified Memoryを用いることで，ホストとデバイスで同一のアドレス空間にアクセスができ，これによってGPUプログラミングが簡単になりより生産性が向上することが期待される．しかしながら，物理的には異なるメモリ空間に確保されたデータを参照するには，依然データ転送が発生し，手作業でデータ転送などを最適化したコードよりも性能が低下することが考えられる．本発表では，実際のアプリケーションプログラムをUnified Memoryを用いてGPU上で実装し，その性能を評価する．

Complexity of GPU programming with CUDA is sometimes caused by the memory management on host CPU and GPU device and data transfer between them. By using unified memory implemented in CUDA6, we can access same address space both from host and device and it will make GPU programming easier and more productive. However the data transfer is still needed to access data allocated in different place implicitly and this may cause performance degradation from hand tuned codes. In this presentation, we implemented applications on CUDA with unified memory and evaluated the performance.

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