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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현준 (성균관대학교) 홍성인 (성균관대학교) 한환수 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
352 - 357 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.7.352

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

코드 삽입 도구 활용 GPU 성능 분석 도구 구현
김현준 ,  홍성인 ,  한환수 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.07 학술저널

2017

GPU 성능 분석을 위한 코드 삽입 도구 활용
김현준 ,  홍성인 ,  한환수 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

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대량의 쓰레드가 병렬로 동작하는 GPU에서 최적화된 코드를 작성하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 성능 분석을 위해 GPU를 대상으로 코드 삽입이 가능한 SASSI를 이용하여 적은 오버헤드로 커널 함수의 성능 정보를 동적으로 추출하는 도구를 구현하였다. 또한, 추출한 GPU 성능 정보를 분석하여 성능 분석 가능한 도구를 개발하였다. 도메인-특정 개발자들도 개발한 성능 분석 도구를 활용하여 성능 최적화된 GPU 커널 함수를 작성하는데 도움이 될 것이라 기대한다.
#성능 분석 도구 #코드 삽입 도구 #GPU 메모리 #쓰레드 스케줄링 #performance analysis tool #code instrumentation tool #GPU memory #thread scheduling

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. GPU의 메모리 구조와 실행모델
4. 프로파일 정보 추출 도구
5. 성능분석 도구
6. 프로파일링 오버헤드 비교
7. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
C. Li, Y. Yang, Z. Lin, and H. Zhou, Automatic data placement into GPU on-chip memory resources, Proc. of the International Symposium on Code Generation and Optimization, CGO, 2015. M. Stephenson, S. K. S. Hari, Y. Lee, E. Ebrahimi, D. R. Johnson, D. Nellans, M. O'Connor, and S. W. Keckler, Flexible software profiling of GPU architectures, Proc. of the International Symposium on Computer Architecture, ISCA, 2015. N. Farooqui, A. Kerr, G. Diamos, S. Yalamanchili, and K. Schwan, A framework for dynamically instrumenting GPU compute applications within GPU Ocelot, Proc. of the Fourth Workshop on General Purpose Processing on Graphics Processing Units, 2011. A. Bakhoda, G. L. Yuan, W. W. L. Fung, H. Wong and T. M. Aamodt, Analyzing CUDA workloads using a detailed GPU simulator, IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software, ISPASS, 2009. NVIDIA, CUDA Toolkit Documentation, 2017.

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