マルチコアとGPUにおけるエナジーアウェアなプログラミングモデルと環境の研究

多核和GPU上的能量感知编程模型和环境研究

• 批准号: 12J11093
• 负责人: 鄭 龍
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: The University of Aizu
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J11093/
• 关键词: enegy saving; performance improvement; codelet proflramming model; multi-core; many-core; hbrid system; work stealing scheduling; energy saving; codelet programming model; heterogeneous system

今年度は次の3テーマに焦点を当てた。1)エナジーアウェアなプログラミングモデルと環境の改良昨年度の研究に基づき、コードレット・プログラミング・モデルと下位のランタイムの検討作業を継続した。ネットワーク・フロー理論に着想を得て、きめ細かい、データの局所性志向の方法論を提案した。その実験からは、我々の方法が68.1%までパフォーマンスを向上させ、現在のコードレット・スケジューリングと比較すると40.70%までエネルギー消費を減らすことが可能、という結果が示された。2)ワーク・スティーリング・エナジーアウェアなスケジューリングワーク・スティーリングの基礎に基づき、特定の二つのスケジューリングポリシーが提案された。一つはDWS・タスク・スケジューラで、それによリワーク・スティーリング・プログラムは、コア上のリアルタイムな要求に従ったコアを使用する。二つ目はEEWA・タスク・スケジューラで、それはワークロード・アウェア・フリークエンシー・アジャスター及びプリファランス・ベースド・タスク・スティーリング・スケジューラから成っている。我々の実験ではDWS及びEEWAタスク・スケジューラにより、32.3%のパフォーマンス向上と29.8%の省エネとが達成可能であった。3)ハイブリッド・システム最適化CPU-GPUハイブリッド・システムにおいて、CPU-GPU間のワークロードを手動で分割し割り当てるのは大変なことである。なぜならGPUのパフォーマンスは受け取るワークロードに対して高感度だからである。この間題解決のための提案が、コ・スケジューリング・ストラテジー・ベースド・オン・アシンプトティック・プロファイリング(CAP)である。CAPはCPUとGPUに対し、わずかな同期だけでワークロードを動的に分割し、割り当てを行う。我々は6つのベンチマークでこの概念実証のシステムを検証し、評価結果では42.7%までのパフォーマンスの向上が見られた。要約すれば、2年度目も研究年度計画が達成されたということになる。私は今後も、多様及び多数のコアシステムについてのプログラミングモデルと環境の研究を継続し、ビッグデータ分野にもこの研究を拡大させていくつもりである。JSPSの特別研究員制度はその基礎を提供してくれた。

This year's event 1) The research on environmental improvement in the past year has been carried out on the basis of basic information, research on environmental improvement in the future. A methodology for the development of a theory is proposed. 68.1% of the time, the cost of production is reduced by 40.70% of the time, and the cost of production is reduced by 40.70% of the time. 2) The base of the project, the specific two-stage project, is proposed. A DWS is a service provider, and a service provider is a service provider. The second is to reduce the number of cases in which a person has been arrested and the number of cases in which a person has been arrested. I have a very high probability of success with DWS and EEWA, 32.3% of which go up and 29.8% of which go down. 3) Optimization of CPU-GPU system, CPU-GPU system and manual system. The GPU is highly sensitive. This problem is solved by the proposal of the project, the project. CAP CPU to GPU to CPU to CPU The results of the evaluation show that 42.7% of the cases are in progress. The annual plan for the study of the proposed and 2-year goals was achieved. In the future, there will be more and more problems in the study of environmental protection, such as environmental protection, environmental protection and environmental protection. The JSPS Special Fellows System provides the foundation for this.

项目成果

ShmStreaming: A Shared Memory Approach for Improving Hadoop Streaming Performance

ShmStreaming：一种提高 Hadoop 流性能的共享内存方法

• DOI: 10.1109/aina.2013.90
• 发表时间: 2013
• 期刊: 27th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications (IEEE AINA 2013)
• 作者: L. Lai;J. Zhou;L. Zheng. H. Li;Y. Lu;F. Tang and M. Guo
• 通讯作者: F. Tang and M. Guo

Towards An Energy-Efficient Scheduler in the Codelet Model

Codelet 模型中的节能调度程序

• 发表时间: 2013
• 作者: L. Zheng. Y. Lu;M. Guo;S. Guo;C.Xu;L. Zheng;L. Zheng
• 通讯作者: L. Zheng

Demand-aware Work-Stealing in Multi-programmed Multi-core Architectures

多程序多核架构中的需求感知工作窃取

• DOI: 10.1145/2560683.2560696
• 发表时间: 2014
• 期刊: 2014 PPOPP International Workshop on Programming Models and Applications for Multicores and Manycores, (ACM PMAM 2014)
• 作者: Q. Chen;L. Zheng;M. Guo.
• 通讯作者: M. Guo.

Automatic Locality Exploitation in the Codelet Model

• DOI: 10.1109/trustcom.2013.104
• 发表时间: 2013-07
• 期刊: 2013 12th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications
• 作者: Cheng Chen;Yao Wu;Joshua D. Suetterlein;Long Zheng;M. Guo;G. Gao

EEWA: Energy-Efficient Workload-Aware Task Scheduling in Multi-core Architectures

• DOI: 10.1109/ipdpsw.2014.75
• 发表时间: 2014-05
• 期刊: 2014 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium Workshops
• 作者: Quan Chen;Long Zheng;M. Guo;Zhiyi Huang