基于访存行为分类的GPU内存调度研究

发布时间：2020-12-27 00:05

　　随着通用图形处理器在高性能计算领域取得突破性的进展,GPU（Graphics Processing Unit）通过并行执行多个程序可充分利用GPU上的计算资源。但是在多应用并行执行的GPU内存系统中,并发程序调度不当会使得程序间相互干扰,并引入严重的公平性问题,从而影响系统的性能。针对多应用并行执行环境中程序之间的访存干扰和当前内存调度策略访问内存效率低下的问题,提出了一种基于程序访存行为分类驱动的内存调度策略—CDMS-AAB（Classification-Driven Memory Scheduling Based on Application Behavior）。目的是基于程序访存特性感知,设计内存调度来减少程序间的访存干扰,提升系统吞吐率并改善系统公平性。CDMS-AAB通过对不同访存特性的程序进行分类,实现并行环境下的差异调度,主要由判定程序类型和基于优先级的差异调度这两部分组成。判定程序类型主要是通过动态地计算程序的带宽利用率来划分程序类型,将程序分为计算密集型和存储密集型;基于优先级的差异调度则是利用类型优势对程序内的请求采用不同的排序策略进行优先级调度:不同类型程序下优... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容
2 原子尺度磁动力学仿真计算需求分析
    2.1 磁动力学仿真并行计算
    2.2 NVIDIA GPU体系架构
    2.3 现有内存调度策略
    2.4 本章小结
3 内存调度方案设计
    3.1 访存特性和访存干扰的分析
    3.2 CDMS-AAB内存调度设计
    3.3 本章小结
4 CDMS-AAB仿真实现
    4.1 仿真工具
    4.2 仿真系统主要模块和相关数据结构
    4.3 CDMS-AAB算法流程
    4.4 硬件开销
    4.5 本章小结
5 仿真实验和结果分析
    5.1 仿真说明
    5.2 仿真结果分析
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录



本文编号：2940701