面向存储层次设计优化的GPU程序性能分析

发布时间：2018-05-19 10:58

  本文选题：异构系统 + 图形处理器　； 参考：《计算机科学》2017年12期

【摘要】：图形处理器凭借着比传统CPU更高的峰值性能和能效,以及日渐成熟的软件环境,逐渐成为构建异构并行系统的最流行的加速器之一。虽然GPU依靠轻量级线程的灵活切换来隐藏访存延迟,但其超高的并发度仍然给存储系统带来了很大压力,其性能的有效发挥受访存效率的强烈影响。因此GPU程序的访存行为分析及优化一直是GPU相关领域的研究热点,但很少有工作从体系结构的角度分析存储层次的设计对性能的影响。为了更好地指导GPU存储层次的设计和访存优化,从实验的角度详细地分析了GPU各存储层次对程序性能的影响,并总结出若干指导性的优化策略,为未来类似体系结构的存储层次设计和程序优化提供建议。
[Abstract]:Graphics processor (GPU) has become one of the most popular accelerators for building heterogeneous parallel systems because of its higher peak performance and energy efficiency than traditional CPU and the increasingly mature software environment. Although GPU relies on the flexible switching of lightweight threads to hide the memory access delay, its high degree of concurrency still brings great pressure to the storage system, and its performance exerts a strong influence on the efficiency of the visited memory. Therefore, the analysis and optimization of memory access behavior of GPU programs has been a hot topic in GPU related fields, but there is little work to analyze the impact of storage hierarchy design on performance from the perspective of architecture. In order to better guide the design of GPU storage hierarchy and memory access optimization, the effects of GPU storage levels on program performance are analyzed in detail from the point of view of experiments, and some guiding optimization strategies are summarized. Provide suggestions for storage hierarchy design and program optimization of similar architectures in the future.
【作者单位】： 国防科学技术大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61402488) 教育部博士点基金(20134307120035)资助
【分类号】：TP332

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本文编号：1909841