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author Yuhi TOMARI <yuhi@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
date Wed, 04 Feb 2015 16:34:28 +0900
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1 \chapter{GPGPU への対応}
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2 Cerium の新たな演算資源として GPU の使用を可能にした。
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3 現在、GPU のような異なる種類のアーキテクチャを搭載した CPU 、つまりヘテロジニアスな CPU が増えている。
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4 特定の計算に特化した Task の生成やスケジューリングを行い、 GPGPU により高い並列度を出す研究は様々な分野で行われている。
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5 本研究では Cerium を特定の計算に限らず、 GPU を用いて汎用計算を行えるフレームワークに改良する。
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6 \section{OpenCL による実装}
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7 \subsection{ベンチマーク}
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8 OpenCL を用いた GPU 対応を行った。
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9 Scheduler と CpuThreads に対応させる形で GpuScheduler と GpuThreads を実装した。
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10 GpuScheduler 内で OpenCL の API を用いて GPU の制御を行っている。
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12 受け取った TaskList からメモリバッファを作成し、
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13 clEnqueueuWriteBuffer、clEnqueueTask、clEnqueueReadBuffer の順に CommandQueue に Enqueueしていく。
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14 Task の投入は CommandQueue を2つ用意しパイプライン的に実行を行う。
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16 Task の終了は、clWaitForEvent によって検出し、TaskManager 間の通信を担当する同期キューである mail を使って通知する。
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18 \section{CUDA による}
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786db8c94c6e Bitonic sort example
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19 \subsection{ベンチマーク}
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22 \section{データ並列}
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23 \subsection{ベンチマーク}