Varuprocessorer består av flera CPU-kärnor och en integrerad GPU. För att till fullo utnyttja den här typen av arkitekturer måste man automatiskt bestämma hur arbetsbelastningen ska fördelas mellan båda enheterna. Detta är särskilt utmanande för oregelbunden arbetsbelastning, där varje iteration arbete är databeroende och visar kontroll och minne divergens. I detta dokument presenterar vi en ny adaptiv partitioneringsstrategi speciellt utformad för oregelbundna applikationer som körs på heterogena CPU-GPU-chips. Den viktigaste nyheten med detta arbete är att storleken på den arbetsbörda som tilldelats GPU och CPU anpassar dynamiskt för att maximera GPU och CPU-användning samtidigt balansera arbetsbelastningen bland enheterna. Våra experimentella resultat på en Intel Haswell arkitektur med hjälp av en uppsättning oregelbundna riktmärken visar att vår strategi överträffar uttömmande statiska och adaptiva state-of-the-art metoder när det gäller prestanda och energiförbrukning.
Vilches m.fl. REF utvecklade en ny adaptiv partitioneringsalgoritm för parallella loopar för att hitta lämplig bitstorlek för GPU:er och processorer.
Adaptive Partitioning for Irregular Applications on Heterogeneous CPU-GPU Chips☆
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}