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GPU의 DRAM 접근 감소를 위한 데이타 재사용 쓰레드 블락 스케줄링

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dc.contributor.advisor성원용-
dc.contributor.author이승열-
dc.date.accessioned2017-07-14T02:49:47Z-
dc.date.available2017-07-14T02:49:47Z-
dc.date.issued2013-02-
dc.identifier.other000000009422-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/122943-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2013. 2. 성원용.-
dc.description.abstractGPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽스 응용을 위해서 개발되었으나, 최근에는 많은 연산이 필요한 일반적인 응용에 사용하기 위한 GPGPU(General Purpose GPU) 구조로 발전이 되고 있다. GPGPU를 통해 병렬 프로그램을 실 행시키면 매우 높은 처리량(throughput)을 얻을 수 있다. 하지만, GPGPU는 내부의 캐시(cache) 사이즈가 매우 적고 여러개의 쓰레드(thread)가 동시에 실 행되기 때문에 매우 높은 DRAM 대역폭(bandwidth)을 요구하고, 메모리 접 근으로 인하여 많은 파워를 소모한다. 최근들어 고성능 GPGPU에 L2 캐시를 탑재하였지만, 제한된 캐시 크기로 인하여 캐시 적중률(cache hit ratio)이 높지 않다. 본 논문에서는 L2 캐시의 효율성을 높이고 DRAM 메모리 접근 횟수를 줄이는 새로운 GPU 쓰레드-블락(thread-block) 스케줄링 방법을 제안한다. 이 스케줄링 방법은 쓰레드-블락 간 사용 데이타의 중복기회를 최대로 높이며, 응 용 프로그램을 조금 수정하는 것으로 쉽게 구현이 가능하다. Hotspot과 행렬 곱셈 벤치마크 프로그램에 적용을 하였고, DRAM 접근 횟수를 각각 최대 39% 와 84% 감소시켰다.-
dc.description.tableofcontents초록
목차
표목차
그림목차

1. 서론

2. GPU 구조와 쓰레드-블락 스케줄링
2.1 L2캐시를탑재한GPU구조
2.2 쓰레드-블락스케줄링과메모리접근횟수
2.3 2차원문제에서의새로운쓰레드-블락스케줄링방법

3. 수평 블락킹 방법 적용 프로그램
3.1 Hotspot
3.2 행렬 곱셈

4. 실험 결과
4.1 Hotspot
4.2 행렬 곱셈

5. 결론
참고문헌
Abstract
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent2570258 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject.ddc621-
dc.titleGPU의 DRAM 접근 감소를 위한 데이타 재사용 쓰레드 블락 스케줄링-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pages49-
dc.contributor.affiliation공과대학 전기·컴퓨터공학부-
dc.date.awarded2013-02-
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