CAREER: Systems and Architectural Support for Accelerator-Level Parallelism

职业:加速器级并行的系统和架构支持

基本信息

  • 批准号:
    2044963
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 51.57万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-05-01 至 2026-04-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

This CAREER research project designs software-hardware collaborative mechanisms to sustain the performance and energy-efficiency improvements in today's world where applications are increasingly deployed on chips with a wide variety of hardware accelerators. Achieving this goal requires efficiently managing the concurrent use of accelerators in an application and globally optimizing across accelerators through detecting, analyzing, and modifying the task flow and data flow in applications. This research unlocks next-generation software innovation in emerging domains, such as augmented/virtual reality, smart sensing, and mobile robotics. The research agenda is complemented by an educational/outreach agenda. The project will: (1) promote inter-disciplinary research between CS and the Archaeology, Technology, and Historical Structures (ATHS) program at University of Rochester by helping reconstruct and render Elmina Castle, a UNESCO World Heritage Site, on mobile virtual reality devices; (2) offer undergraduate students inclusive opportunities for hands-on experience in emerging application domains and hardware acceleration; (3) re-structure undergraduate and graduate curricula to incorporate cross-domain acceleration; and (4) teach hands-on Introduction to Computing courses to students from the Vanguard Collegiate High School and Wilson High School at the Rochester City School District.This research project breaks away from conventional research on individual accelerators. The key intellectual merit is the pursuit of mechanisms that globally optimize across accelerators. The research is complementary to improvements in individual accelerators. The technical approach is two-pronged: 1) design mechanisms that approach the upper bound of acceleration by reducing the overhead of accelerator interaction, including inter-accelerator data communication and task coordination; 2) design systems to go beyond pure acceleration to enable algorithms that share metadata across accelerators. The research project aims to develop programming interfaces and compiler support that expose data flow, task flow, and metadata sharing opportunities across accelerators. The language and compiler are supported by lightweight dynamic mechanisms that detect and adapt to the flows at run time as well as new hardware structures for efficient inter-accelerator data communication and task coordination.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该职业研究项目设计了软件-硬件协作机制,以维持当今世界的性能和能效改进,其中应用程序越来越多地部署在具有各种硬件加速器的芯片上。实现这一目标需要有效管理应用程序中加速器的并发使用,并通过检测、分析和修改应用程序中的任务流和数据流来跨加速器进行全局优化。这项研究开启了增强/虚拟现实、智能传感和移动机器人等新兴领域的下一代软件创新。研究议程由教育/推广议程补充。该项目将:(1) 通过在移动虚拟现实设备上帮助重建和渲染联合国教科文组织世界遗产埃尔米纳城堡,促进计算机科学与罗切斯特大学考古、技术和历史结构 (ATHS) 项目之间的跨学科研究; (2)为本科生提供新兴应用领域和硬件加速方面的实践经验的包容性机会; (3)重新构建本科生和研究生课程,纳入跨领域加速; (4) 为罗彻斯特市学区先锋学院高中和威尔逊高中的学生教授计算机入门课程。该研究项目打破了对个人加速器的传统研究。关键的智力优势是追求跨加速器全局优化的机制。该研究是对单个加速器改进的补充。技术途径有两个方面:1)设计机制,通过减少加速器交互的开销来接近加速上限,包括加速器间的数据通信和任务协调; 2) 设计系统超越纯粹的加速,实现跨加速器共享元数据的算法。该研究项目旨在开发编程接口和编译器支持,以公开跨加速器的数据流、任务流和元数据共享机会。该语言和编译器受到轻量级动态机制的支持,这些机制可以在运行时检测和适应流程,以及用于高效加速器间数据通信和任务协调的新硬件结构。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并被认为值得支持通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Real-Time Gaze Tracking with Event-Driven Eye Segmentation
通过事件驱动的眼睛分割进行实时视线跟踪
RTNN: accelerating neighbor search using hardware ray tracing
RTNN:使用硬件光线追踪加速邻居搜索
Color-Perception-Guided Display Power Reduction for Virtual Reality
虚拟现实的色彩感知引导显示功耗降低
  • DOI:
    10.1145/3550454.3555473
  • 发表时间:
    2022-09-15
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Budmonde Duinkharjav;Kenneth Chen;Abhishek Tyagi;Jiaying He;Yuhao Zhu;Qiuyue Sun
  • 通讯作者:
    Qiuyue Sun
Crescent: Taming Memory Irregularities for Accelerating Deep Point Cloud Analytics
Crescent:驯服内存不规则性以加速深度点云分析
Thales: Formulating and Estimating Architectural Vulnerability Factors for DNN Accelerators
Thales:制定和评估 DNN 加速器的架构脆弱性因素
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2212.02649
  • 发表时间:
    2022-12-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Abhishek Tyagi;Yiming Gan;Shaoshan Liu;Bo Yu;P. Whatmough;Yuhao Zhu
  • 通讯作者:
    Yuhao Zhu
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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    Wenyuan Zhao
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  • 通讯作者:
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