Dynamic Warp Scheduler Selection Policy Using Linear Regression for GPUs

Q: 이 논문에서 정의한 Warp 스케줄러란 무엇인가?

GPU 코어의 활용률을 최대화하기 위해 Warp의 실행 순서를 결정하는 핵심 요소다. 이는 LRR, TLV, GTO와 같은 다양한 정책을 통해 대규모 연산을 병렬로 처리하는 GPGPU의 효율성을 제어하며, 커널 특성에 맞는 최적의 실행 순서를 부여하는 역할을 수행한다.

Q: 다중 선형 회귀를 이용한 동적 Warp 스케줄러 선택이 GPU 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 각 커널에 최적화된 스케줄러를 동적으로 선택함으로써 LRR 대비 3.6%, TLV 대비 9.8%, GTO 대비 7.7%의 성능 향상을 달성하였다. 따라서 정적인 스케줄링 정책의 한계를 극복하고 전체적인 GPU 연산 효율을 극대화할 수 있음을 입증하였다.

Hyunjun Shin; Kyungmin Lee; Ipoom Jeong; Jong Hyun Park; Won Woo Ro

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Hyunjun Shin (Yonsei University) Kyungmin Lee (Yonsei University) Ipoom Jeong (Yonsei University) Jong Hyun Park (Yonsei University) Won Woo Ro (Yonsei University)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication

발행연도: 2017.1

수록면: 685 - 686 (2page)

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GPGPU has been popular in many research fields due to its ability to execute massive operations concurrently. Each and every emerging GPU application shows different execution behavior, so it becomes very important to provide suitable execution environment for each application. Warp scheduling is one of the key factors that determine the performance of GPGPUs. Accordingly, various warp scheduling policies have been proposed. However, general warp scheduling policies target different optimization points, thereby dynamic switching of warp scheduler ... 전체 초록 보기

#GPGPU #warp scheduler #LRR #TLV #GTO #multiple linear regression

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