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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박윤주 (이화여자대학교 컴퓨터공학과) 신동희 (이화여자대학교 컴퓨터공학과) 조경운 (이화여자대학교 임베디드소프트웨어연구센터) 반효경 (이화여자대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
111 - 116 (6page)

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최근 GPU가 그래픽 처리뿐 아니라 다양한 분야의 병렬 처리로 그 영역을 넓혀가고 있다. 그러나, 현재 GPU는 워크로드의 다양성을 반영하기보다 간결한 제어 구조를 통한 개별 워크로드의 병렬성 극대화에 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 워크로드 특성을 반영한 GPU 작업 배치를 위해 GPU에서 수행되는 워크로드의 자원 사용 특성을 컴퓨팅 바운드형, 메모리 바운드형, 실행종속 지연형으로 분류한 후, 각 분류에서 병목점이 되는 세부 자원을 규명한다. 예를 들어 컴퓨팅 바운드형의 경우 단정밀도 연산장치, 배정밀도 연산장치, 특수함수 연산장치 등 병목 자원이 무엇인지 분석한다. 본 논문의 분석 결과는 동일한 컴퓨팅 바운드형 워크로드라도 병목이 되는 세부 자원이 다를 경우 함께 배치하는 것이 성능 충돌을 일으키지 않는다는 점을 규명하여 GPU 작업배치의 효율화에 기여할 것으로 기대된다.
#자원 이용률 #병렬 워크로드 #작업 배치

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M. Abadi / 2016 / Tensorflow: a system for large-scale machine learning / Proc. OSDI Conf :265~283 google schola 신동희 / 2018 / 렌더링 시스템을 위한 버퍼캐쉬 관리기법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 18(5):155~160 dbpia A. Jog / 2015 / Anatomy of gpu memory system for multi-application execution / Proc. ACM Symp. Memory Systems :223~234 google schola 최종호 / 2017 / 그레이스케일 영상의 병렬가산 컨볼루션 알고리즘 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10(4):288~294 dbpia GPU Computing SDK google schola

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