逆デュアルフロー形式の応用によるGPUの高性能・高電力効率化

通过应用反向双流格式提高 GPU 性能和能效

基本信息

批准号：
20J23642
负责人：
松尾玲央馬
金额：
$ 1.98万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J23642/
关键词：
計算機アーキテクチャ GPU プロセッサ命令レベル並列性

项目摘要

今年度は，提案手法の有効性をより向上させるため，提案手法の方式に変更を加え，ソフトウェア・シミュレーションを用いて提案手法の有効性を確認した．当初の予定では，提案手法が実行する命令は全て逆デュアルフロー形式であるという想定だったが，実行命令数が大きく増加してしまうという問題が生じた．これを解決すべく，逆デュアルフロー形式に変換しない形式の命令もサポートするように提案手法に変更を加えた．変更後の提案手法では，命令数が増えすぎてしまう命令列は逆デュアルフロー形式への変換を行わないことで，実行命令数の増加を回避することができる．これにより，提案手法はより効率よく性能を向上させられるようになった．提案手法の有効性を確認するために，ソフトウェア・シミュレーションによる検証を行った．本研究では，GPUの動作をサイクル単位でシミュレーションを行うGPUシミュレータ「GPGPU-Sim」に提案方式を実装した．プログラムの提案手法形式への変換は，自作のスクリプトによる変換及び手作業による修正にて行った．NVIDIAが提供しているCUDA Samplesベンチマークや，Rodiniaベンチマークを用いて評価を行った結果，提案手法は既存のGPUよりも17.6%性能を向上させられることを確認した．また，エネルギー効率を6.1%改善させられることを確認した．今後は，より広範なベンチマークを用いた評価を行うとともに，提案手法をFPGA上へ実装し，資源量や現実に即したハードウェアでの評価を行う予定である．

今年，为了进一步提高所提出方法的有效性，我们对提出的方法进行了更改，并使用软件模拟确认了该方法的有效性。最初，假定所提出的方法以反向双流格式执行所有指令，但是出现的问题是，执行的指令数量大大增加。为了解决这个问题，我们已经更改了所提出的方法，以支持不转换为逆双流程格式的格式的指令。在更改后提出的方法中，可以将指令过多的指令序列转换为逆双流程格式，从而防止执行指令数量增加。这允许提出的方法更有效地提高性能。为了确认所提出方法的有效性，使用软件模拟进行了验证。在这项研究中，提出的方法是在GPU模拟器“ GPGPU-SIM”中实现的，该方法是按周期基础模拟GPU操作的。该程序通过使用自制脚本转换并手动修改该程序来转换为提出的方法表单。通过使用NVIDIA和Rodinia Benchmark提供的CUDA样品基准进行评估的结果，我们证实，该方法可以比现有GPU提高性能提高17.6％。还可以证实能源效率可以提高6.1％。将来，我们计划使用更广泛的基准进行评估，并在FPGA上实施提出的方法，并评估与资源和现实量一致的硬件。