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저자정보
Viet Tan Vo (Chonnam National University) 김철홍 (숭실대학교)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
1,157 - 1,169 (13page)
DOI
10.3745/JIPS.01.0084

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Modern graphics processor unit (GPU) architectures offer significant hardware resource enhancements for parallel computing. However, without software optimization, GPUs continuously exhibit hardware resource underutilization. In this paper, we indicate the need to alter different warp scheduler schemes during different kernel execution periods to improve resource utilization. Existing warp schedulers cannot be aware of the kernelprogress to provide an effective scheduling policy. In addition, we identified the potential for improving resource utilization for multiple-warp-scheduler GPUs by sharing stalling warps with selected warp schedulers. To address the efficiency issue of the present GPU, we coordinated the kernel-aware warp scheduler and warp sharing mechanism (KAWS). The proposed warp scheduler acknowledges the execution progress of the running kernel to adapt to a more effective scheduling policy when the kernel progress attains a point of resource underutilization. Meanwhile, the warp-sharing mechanism distributes stalling warps to different warpschedulers wherein the execution pipeline unit is ready. Our design achieves performance that is on an average higher than that of the traditional warp scheduler by 7.97% and employs marginal additional hardware overhead.

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