Exploiting Application Diversity in Throughput Processors

Promovendus/a
Xia Zhao
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Engineering, National University of Defense Technology, China, 2014
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Exploiteren van computerprogrammadiversiteit in grafische processors voor algemeen gebruik
Promotor(en)
prof. Lieven Eeckhout, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Examencommissie
voorzitter prof. Filip De Turck (academisch secretaris) - prof. Koen De Bosschere (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Lieven Eeckhout (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Jan Fostier (Vakgroep Informatietechnologie) - dr. ir. Wim Heirman (Intel ExaScience Lab, Leuven) - prof. Magnus Jahre (Norwegian University of Science and Technology, Gløshaugen, Norway) - prof. David Kaeli (Northeastern University, Boston, USA)

Korte beschrijving

Throughput-processors zoals Graphics Processing Units (GPU’s) zijn belangrijke componenten in moderne computersystemen vanwege hun vermogen om gegevensparallelle computertoepassingen te versnellen. Toepassingen die worden uitgevoerd op GPU’s vertonen zeer verschillende kenmerken, in termen van berekeningseisen versus geheugenvereisten en toegangspatronen. Dit levert niet alleen uitdagingen op, maar biedt ook kansen. In dit proefschrift stellen we drie mechanismen voor om het gebruik van GPU resources te optimaliseren via het exploiteren van applicatiediversiteit. We beginnen eerst met het traditionele scenario waarbij een GPU ´e´en toepassing tegelijk uitvoert. Vervolgens beschouwen we nieuwe multitasking-scenario’s waarin meerdere applicaties tegelijk worden uitgevoerd op een GPU. Ten eerste stellen we adaptieve caching voor om de prestaties te verhogen voor computertoepassingen die hoge bandbreedte vereisen naar gedeelde data (die typisch enkel gelezen wordt). Ten tweede stellen we CD-search voor om een effectieve SM-partitie te vinden in multitasking GPU’s. Ten derde stellen we het GPU Slowdown Model (GSM) voor om de vertraging van een toepassing nauwkeurig te voorspellen als gevolg van interferentie in gedeelde resources in multitasking GPU’s.

Praktisch

Wanneer
Vrijdag 13 september 2019, 16:00
Waar
auditorium 1, iGent, eerste verdieping, Technologiepark Zwijnaarde 126, 9052 Zwijnaarde

Meer info

Contact
doctoraat.ea@UGent.be