StreamGPU 関連論文 - CPU と GPU の活用

以下の論文は CPU と GPU を協調的に利用した論文です。森田君の卒論、SACSIS , 今後の StreamGPU 関連の論文には参考文献として載せてください。あとは、異常検知アルゴリズムの GPUによる高性能化の関連論文も調べる必要がありますね。

実行時性能予測に基づく CPU と GPU の動的タスク割当ての検討、東北大学滝沢先生たちのグループ

近年の描画処理ユニット(GPU)を汎用計算に用いる研究(GPGPU)の成果により,高性能なCPUとGPUを搭載したPCをヘテロジニアスな並列処理計算システムとして活用できることが明らかになっている.一方でそれらのプログラミングは複雑になってきており,これを効率的に活用するために,CPUとGPU上 で動作するプログラム記述を統一化する研究がなされている.しかし,現在のGPGPUアプリケーション開発ツールの多くではプログラムを実行するプロセッ サを手動で静的に選択する必要がある.その適切な選択は実行時の情報に依存しているため,実行時に適切なものを動的に予測することで更なる効率化を図るこ とが可能である.本報告では,CPUとGPU上でのプログラムの実行時間の見積もりと実行プロセッサの切り替えのコストから適切なプロセッサを動的に予測することの有効性について検討した結果について報告する.実験による評価の結果,CPUとGPU問のデータ転送以外の両者の切り替えのコストは小さいことから、実行時間に対して予測誤差が十分小さい場合には動的切り替えによる性能向上が期待できる可能性が示された.

Harmony: an execution model and runtime for heterogeneous many core systems, HPDC 2008

The emergence of heterogeneous many core architectures presents a unique opportunity for delivering order of magnitude performance increases to high performance applications by matching certain classes of algorithms to specifically tailored architectures. Their ubiquitous adoption, however, has been limited by a lack of programming models and management frameworks designed to reduce the high degree of complexity of software development intrinsic to heterogeneous architectures. This paper proposes Harmony, a runtime supported programming and execution model that provides: (1) semantics for simplifying parallelism management, (2) dynamic scheduling of compute intensive kernels to heterogeneous processor resources, and (3) online monitoring driven performance optimization for heterogeneous many core systems. We are particulably concerned with simplifying development and ensuring binary portability and scalability across system configurations and sizes. Initial results from ongoing development demonstrate the binary compatibility with variable number of cores, as well as dynamic adaptation of schedules to data sets. We present preliminary results of key features for some benchmark applications.

CPU-GPU Hybrid Real Time Ray Tracing Framework