AMOEBA：一种用于动态 GPU 扩展的粗粒度可重构架构
硬件体系结构
2019-11-11 v1
摘要
不同的 GPU 应用在网络片上互连（NoC）、合并访存、内存与控制发散以及 L1 缓存行为方面表现出不同的可扩展性模式。一个 GPU 由多个流式多处理器（SM）组成，它们共同决定共享资源如何划分与访问。近年来，SM 扩展出现了两条不同的路径：向上扩展（更少、更大的 SM）与向外扩展（更多、更小的 SM）。然而，无论是向上扩展还是向外扩展，都无法满足给定 GPU 系统上运行的所有应用的可扩展性需求，这不可避免地导致部分应用的性能下降与资源利用率不足。在本工作中，我们研究了影响 GPU 扩展的主要设计参数，进而提出 AMOEBA，一种通过可重构 SM 核实现 GPU 扩展的方案。AMOEBA 在运行时监控并预测应用的可扩展性，并调整 SM 配置以满足程序需求。AMOEBA 还可通过独立的融合或拆分动态创建异构 SM。AMOEBA 是一种基于微架构的方案，无需额外的编程工作或定制编译器支持。我们使用来自多个基准测试套件的应用程序进行实验评估，结果表明 AMOEBA 最高可实现 4.3 倍的性能提升，且在所有测试基准下平均性能提升 47%。
引用
@article{arxiv.1911.03364,
title = {AMOEBA: A Coarse Grained Reconfigurable Architecture for Dynamic GPU Scaling},
author = {Xianwei Cheng and Hui Zhao and Mahmut Kandemir and Beilei Jiang and Gayatri Mehta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.03364},
year = {2019}
}