지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.14 No.4
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 131 - 145 (15page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2020.14.4.131
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Current heterogeneous CPU-GPU architectures integrate general-purpose CPUs and highly thread-level parallelized GPUs (graphic processing units) in the same die. The contention in shared resources between CPU and GPU, such as the last level cache (LLC), interconnection network, and DRAM, may degrade both CPU and GPU performance. Our experimental results show that GPU applications tend to have much more power than CPU applications to compete for the shared resources in the LLC and on-chip network, and therefore make CPU suffer from more performance loss. To reduce the GPU’s negative impact on CPU performance, we propose a simple yet effective method based on probability to control the LLC replacement policy for reducing the CPU’s inter-core conflict misses caused by GPU without significantly impacting GPU performance. In addition, we develop two strategies to combine the probability-based method for the LLC and an existing technique called virtual channel partition (VCP) for the interconnection network to further improve the CPU performance. The first strategy statically uses an empirically pre-determined probability value associated with VCP, which can improve the CPU performance by 26% on average, but degrades GPU performance by 5%. The second strategy uses a sampling method to monitor the network congestion and dynamically adjust the probability value used, which can improve the CPU performance by 24%, and only have 1% or 2% performance overhead on GPU applications.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUPD
III. PROBABILITY BASED METHOD FOR LLC REPLACEMENT
IV. VIRTUAL CHANNEL PARTITIONING
V. COMBINING VCP AND PROBABILITY-BASED LLC CONTROL
VI. DRAM SCHEDULING
VII. EXPERIMENTAL METHODOLOGY
VIII. EXPERIMENTAL RESULTS
IX. RELATED WORK
X. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Khronos OpenCL Working Group, “The OpenCL Specification,” 2008; https://www.khronos.org/registry/OpenCL/specs/2.2/html/OpenCL_API.html.
NVIDIA, “CUDA C/C++ SDK Code Samples,” 2020; https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples/index.html.
O. Kayiran, N. C. Nachiappan, A. Jog, R. Ausavarungnirun, M. T. Kandemir, G. H. Loh, O. Mutlu, and C. R. Das, “Managing GPU concurrency in heterogeneous architectures,” in Proceedings of 2014 47th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture, Cambridge, UK, 2014, pp. 114-126.
J. Lee, S. Li, H. Kim, and S. Yalamanchili, “Adaptive virtual channel partitioning for network-on-chip in heterogeneous architectures,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), vol. 18, no. 4, article no. 48, 2013.
R. Ausavarungnirun, K. K. W. Chang, L. Subramanian, G. H. Loh, and O. Mutlu, “Staged memory scheduling: achieving high performance and scalability in heterogeneous systems,” in Proceedings of 2012 39th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), Portland, OR, 2012, pp. 416-427.
J. Lee, S. Li, H. Kim, and S. Yalamanchili, “Adaptive virtual channel partitioning for network-on-chip in heterogeneous architectures,” ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems (TODAES), vol. 18, no. 4, article no. 48, 2013.
R. Ausavarungnirun, K. K. W. Chang, L. Subramanian, G. H. Loh, and O. Mutlu, “Staged memory scheduling: achieving high performance and scalability in heterogeneous systems,” in Proceedings of 2012 39th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), Portland, OR, 2012, pp. 416-427.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Improving CPU and GPU Performance through Sample-Based Dynamic LLC Bypassing
Journal of Computing Science and Engineering
2018 .06
-
이기종 다중 CPU 코어 및 GPU 시스템에서 하드웨어 인터럽트를 고려한 CPU/GPU 스케쥴링 기법
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2023 .01
-
CPU-GPU 구조 기반 능동 소음 제어 알고리즘 개발
한국소음진동공학회 학술대회논문집
2018 .10
-
History 기반 CPU 및 GPU 수행 결정 모듈
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .06
-
Estimating the Worst-Case Execution Time of the Shared Data Cache in Integrated CPU-GPU Architectures
Journal of Computing Science and Engineering
2018 .12
-
딥 러닝 연산을 위한 GPU/CPU 성능 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .12
-
CPU-GPU환경에서 효율적인 메모리공유를 위한 퓨전아키텍처 개발
한국전자통신학회 논문지
2016 .01
-
CPU-GPU 구조 기반 최소 자승 해 기반 능동 소음 제어 알고리즘 개발
한국소음진동공학회 학술대회논문집
2019 .02
-
Exploring Time-Predictable and High-Performance Last-Level Caches for Hard Real-Time Integrated CPU-GPU Processors
Journal of Computing Science and Engineering
2020 .09
-
다목적 최적화를 활용한 CPU-GPU 이종 클러스터에서 작업 스케줄링 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .12
-
볼륨 가시화를 이용한 모바일 GPU와 CPU의 성능 비교
한국컴퓨터그래픽스학회 학술대회
2016 .07
-
효율적인 유량 측정 연산을 위한 CPU-GPU 결합 구조 기반의 초음파 신호 처리 기법
대한전자공학회 학술대회
2021 .11
-
싱글 머신에서 CPU 기반 및 GPU 기반 그래프 엔진의 성능 평가
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .12
-
CPU-GPU 이기종 환경에서의 OpenCL Framework 구현
대한전자공학회 학술대회
2015 .06
-
동적 전압 및 주파수 조정 기반 CPU 와 GPU 의 통합 전력관리 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2015 .01
-
연산 응용 특성에 따른 CPU-GPU 자원 조절 클라우드 실행 환경 설계
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .12
-
고속 객체 검출을 위한 CPU-GPU 하이브리드 분산 시스템 설계 및 구현
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .06
-
하둡 클러스터에서 CPU와 GPU를 함께 이용한 얼굴검출 및 인식
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
임베디드 시스템에서 CPU와 GPU를 모두 이용한 CNN의 가속
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
선별적 태스크 CPU 점유율 기반 CPU 거버너를 통한 안드로이드 스마트폰 CPU 전력 소모 절감 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0