| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 7B |
| セッション名 |
| 並列処理の評価・テスト |
| 講演日 |
| 2017/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館2階 222号講義室 |
| 講演番号 |
| C-014 |
| タイトル |
| GPUアクセラレータを伴うマルチコア上でのダイナミックスケジューリングを用いた階層統合型粗粒度並列処理 |
| 著者名 |
| 渡辺智之, 吉田明正, |
| キーワード |
| 粗粒度並列処理, GPU, ダイナミックスケジューリング, マルチコア, CUDA, OpenMP |
| 抄録 |
| マルチコアシステムにおいて複数階層の粗粒度タスク並列性を利用する方法として，階層統合型実行制御を伴う粗粒度並列処理手法が提案されている．この粗粒度並列処理手法では，OpenMPあるいはマルチスレッドを用いて，ダイナミックスケジューリングコードを含む並列コードを生成する．本稿では，複数のGPUアクセラレータを伴うマルチコア環境において，粗粒度タスク間の並列性を利用しつつ，ユーザの指定した処理時間の大きい粗粒度タスクの実行にGPUを用いて高速化を実現する方法を提案する．Intel Xeon E5-2680および2台のNVIDIA Tesla K80（GK210を計4台）からなる並列システム上で性能評価を行ったところ，提案手法の有効性が確認された． |
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