GPUクラスタ向け並列言語XMP-devにおけるGPU/CPU動的負荷分散機能

情報処理学会

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タイトル別名
  • GPU/CPU Work Sharing Mechanism on XMP-dev, High-Level Parallel Programming Language for GPU cluster

抄録

GPU クラスタにおける GPU と CPU によるハイブリッドワークシェアリングでは，それぞれの計算リソース間のロードバランスが重要である．我々はこれまでに，この問題に対して PGAS 並列言語である XMP-dev/StarPU コンパイラおよびランタイムシステムによるアプローチを行っている．これによって，高レベルのユーザ記述だけで，GPU/CPU のロードバランスを最適化し，CPU の演算性能を加える事で GPU のみの演算に対して速度向上が原理的に得られることを確認してきた．本論文では，XMP-dev/StarPU コンパイラにアプリケーションの実行中にユーザレベルで動的に負荷バランスを調整する機能および API を実装し，評価を行った．N 体問題および行列積ベンチマークにおいて，GPU/CPU ハイブリッド計算を行った結果，GPU のみによる計算に対して最大で 1.4 倍の性能向上を得ることができた．

On the hybrid work sharing among GPUs and CPU cores on GPU cluster, it is an important issue to keep load balance among these resources. We have been developing a PGAS language named XMP-dev and its run-time system named XMP-dev/StarPU toward a solution for this problem. In our research so far, we achieved a certain level of performance improvement by additional CPU power to GPU-only computation based on optimized load balancing. In this paper, we implement a new feature, which can control the load balance dynamically during the application execution in our XMP-dev/StarPU compiler and run-time system. As a result, we achieved up to approximately 40% higher performance with GPU/CPU hybrid execution in N-body computation and Matrix Multiplication benchmarks.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050011097160736384
  • NII論文ID
    170000079713
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00096906/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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