CRII: SHF: GPU-accelerated FSM computations with advanced speculation

CRII:SHF:具有高级推测功能的 GPU 加速 FSM 计算

基本信息

  • 批准号:
    2105006
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 17.48万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-05-15 至 2023-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Finite State Machine (FSM)-based computations have played critical roles in a variety of important applications, ranging from cyber security and data analytics to software engineering and hardware design. Due to the growing data volumes and limitations on computer processing power, nowadays FSM efficiency is greatly constrained, and a new dimension of efficiency optimization is desired. This project proposes a novel framework to enhance the computing efficiency of FSM-based computations on GPUs. The combination of GPU acceleration and speculative parallelization developed in the proposed framework shows promise for boosting performance of FSM computations and presents the potential to optimize even more general non-FSM computations. This research investigates how to build up the synergy between highly-parallel GPU architectures and FSM computations. The key idea is exploring multiple dimensions of parallelism for increasing compute utilization as well as reducing data-movement overheads. Additionally, this research designs and integrates advanced speculative parallelization into FSM computations. The advanced speculative parallelization not only enables more effective predictors on different FSMs, it also provides efficient speculative-thread scheduling. All these optimizations will be built into a framework that further explores the trade-offs between different objectives and automatically optimizes application configurations based on the given objectives. Finally, this research seeks to enlarge the applicability of the envisioned results, and it brings the preliminary exploration about a new dimension of computing efficiency for irregular computations as well as applications associated with speculative parallelization.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
基于有限状态机(FSM)的计算在从网络安全和数据分析到软件工程和硬件设计的各种重要应用中发挥了关键作用。由于数据量的增长和计算机处理能力的限制,目前有限状态机的效率受到了极大的限制,需要一个新的效率优化维度。该项目提出了一种新的框架来提高基于有限状态机的计算在GPU上的计算效率。在该框架中开发的GPU加速和推测并行化的组合显示了提高有限状态机计算性能的前景,并提供了优化更一般的非有限状态机计算的潜力。本研究探讨如何在高度并行的GPU架构与有限状态机计算之间建立协同效应。其关键思想是探索多个维度的并行性,以提高计算利用率并减少数据移动开销。此外,本研究还在有限状态机计算中设计并集成了高级推测性并行化。先进的推测并行化不仅可以在不同的FSM上实现更有效的预测器,还可以提供高效的推测线程调度。所有这些优化都将被构建到一个框架中,该框架进一步探索不同目标之间的权衡,并根据给定的目标自动优化应用程序配置。最后,这项研究试图扩大预期结果的适用性,并对非常规计算以及与推测性并行相关的应用程序的计算效率的新维度进行了初步探索。这一奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
GSpecPal: Speculation-Centric Finite State Machine Parallelization on GPUs
GSpecPal:GPU 上以推测为中心的有限状态机并行化
Exploring Scalable Parallelization for Edit Distance-Based Motif Search
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