面向应用循环语句的自动 GPU 卸载技术的改进
分布式、并行与集群计算
2020-02-28 v1
摘要
近年来，随着摩尔定律的放缓，对 GPU 或 FPGA 等 CPU 以外硬件的利用不断增加。然而，在使用 CPU 以外的异构硬件时，CUDA 和 HDL 等技术技能的门槛较高。基于此，我曾提出一种环境自适应软件，能够根据所部署的硬件，对一次编写的代码实现自动转换、配置与高性能运行。此前已部分实现了向 GPU 和 FPGA 的卸载自动化。在本文中，我对先前的自动 GPU 卸载方法进行改进与提出，以扩展适用软件并进一步提升性能。我在多个应用中评估了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2002.12115,
title = {Improvement of Automatic GPU Offloading Technology for Application Loop Statements},
author = {Yoji Yamato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.12115},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 5 figure, in Japanese, IEICE Technical Report, NS2019-219