A Compute Unified System Architecture for Graphics Clusters Incorporating Data Locality
A Compute Unified System Architecture for Graphics Clusters Incorporating Data Locality
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结合数据局部性的图形集群计算统一系统架构
DOI：
10.1109/tvcg.2008.188
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发表时间：
2009
影响因子：
5.2
通讯作者：
T. Ertl
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Müller;S. Frey;M. Strengert;C. Dachsbacher;T. Ertl
我们提出了一个分布式GPU计算的开发环境，针对多GPU系统，以及图形集群。我们的系统是基于CUDA和逻辑扩展其并行编程模型的图形处理器的更高层次的并行性，即PCI总线和网络互连。虽然扩展的API在所有分布层上模仿当前图形硬件的完整功能集（包括全局存储器的概念），但底层通信机制对应用程序开发人员来说是透明处理的。为了允许高的可扩展性，特别是网络互连的环境中，我们引入了一个自动的GPU加速调度机制，知道数据的局部性。这样，传输的数据总量可以大幅减少，从而提高GPU利用率和执行速度。我们评估我们的系统的性能和可扩展性的总线，特别是网络级并行典型的多GPU系统和图形集群。
We present a development environment for distributed GPU computing targeted for multi-GPU systems, as well as graphics clusters. Our system is based on CUDA and logically extends its parallel programming model for graphics processors to higher levels of parallelism, namely, the PCI bus and network interconnects. While the extended API mimics the full function set of current graphics hardware-including the concept of global memory-on all distribution layers, the underlying communication mechanisms are handled transparently for the application developer. To allow for high scalability, in particular for network-interconnected environments, we introduce an automatic GPU-accelerated scheduling mechanism that is aware of data locality. This way, the overall amount of transmitted data can be heavily reduced, which leads to better GPU utilization and faster execution. We evaluate the performance and scalability of our system for bus and especially network-level parallelism on typical multi-GPU systems and graphics clusters.
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