一种面向GPGPU的行为感知的存储调度策略

发布时间：2018-03-07 07:40

  本文选题：GPGPU　切入点：并行执行　出处：《计算机工程与科学》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着通用图形处理器在高性能计算领域的广泛应用,新的并行执行模式被提出。在新模式下,当前的存储调度策略未能使存储器的吞吐率达到最大。分析了图形处理器上多程序并行执行模式下应用程序访存行为特征及其性能损失不公平的原因,提出了一种基于访存行为感知的存储调度策略,利用不同程序类型的优势进行优先级调度。实验表明,该方法能够明显改善不同类型程序间性能损失不均衡的问题,相比基准结构对所有测试程序的存储系统吞吐率和公平性分别有平均9.7%和15.0%的提升。
[Abstract]:With the wide application of general graphics processor in the field of high performance computing, a new parallel execution mode is proposed. The current storage scheduling strategy fails to maximize the throughput of the memory. This paper analyzes the characteristics of memory access behavior of applications in parallel execution mode on GPUs and the reasons for the unfair performance loss. In this paper, a memory scheduling strategy based on memory access behavior awareness is proposed, which utilizes the advantages of different program types for priority scheduling. Experiments show that the proposed method can significantly improve the performance loss imbalance between different types of programs. Compared with the benchmark structure, the average throughput and fairness of all test programs are improved by 9.7% and 15.0%, respectively.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;武汉大学软件工程国家重点实验室;东华理工大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373039,61170022)
【分类号】：TP332;TP333

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本文编号：1578508