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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광복 (Chonnam National University) 김종면 (University of Ulsan) 김철홍 (Chonnam National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제4호(통권 제181호)
발행연도
2019.4
수록면
1 - 9 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

GPU 성능 향상을 위한 지연시간 숨김 기반 워프 스케줄링
김광복 ,  김종면 ,  김철홍 한국컴퓨터정보학회논문지 2019.04 학술저널
GPU 메모리 경합 감소를 위한 워프 스케줄링 기법과 캐쉬 유용성 평가 기반의 우회 접근 기법
김광복 전자컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

2017

GPU 성능 향상을 위한 MSHR 정보 기반 워프스케줄링 기법
김광복 ,  김종면 ,  김철홍 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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LRR(Loose Round Robin) warp scheduling policy for GPU architecture results in high warp-level parallelism and balanced loads across multiple warps. However, traditional LRR policy makes multiple warps execute long latency operations at the same time. In cases that no more warps to be issued under long latency, the throughput of GPUs may be degraded significantly. In this paper, we propose a new warp scheduling policy which utilizes latency hiding, leading to more utilized memory resources in high performance GPUs. The proposed warp scheduler prioritizes memory instruction based on GTO(Greedy Then Oldest) policy in order to provide reduced memory stalls. When no warps can execute memory instruction any more, the warp scheduler selects a warp for computation instruction by round robin manner. Furthermore, our proposed technique achieves high performance by using additional information about recently committed warps. According to our experimental results, our proposed technique improves GPU performance by 12.7% and 5.6% over LRR and GTO on average, respectively.
#GPUs #Warp Scheduler #Latency Hiding #Thread Level Parallelism #Data Locality

목차

Abstract
I. Introduction
II. Background
III. Warp Scheduling Policy for High Performance GPUs
IV. Experimental Evaluation
V. Conclusions
REFERENCES

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