Abstract-We studerar och karakteriserar verksamhetens prestanda i en viktig klass av applikationer på GPU och många integrerade Core (MIC) arkitekturer. Vårt arbete drivs av applikationer som analyserar lågdimensionella rumsliga dataset som fångas upp av högupplösningssensorer, såsom bilddataset som erhålls från hela bildvävnadsprover med hjälp av mikroskopiskannrar. Gemensamma åtgärder i dessa tillämpningar omfattar upptäckt och utvinning av objekt (objektsegmentering), beräkning av egenskaper hos varje extraherat objekt (faktisk beräkning) och karakterisering av objekt baserat på dessa egenskaper (objektklassificering). I detta arbete har vi identifierat dataåtkomst och beräkningsmönster för verksamheten i objektsegmentering och funktionsberäkningskategorier. Vi implementerar och utvärderar systematiskt resultatet av dessa operationer på moderna CPU, GPU och MIC-system för en mikroskopi bildanalys applikation. Våra resultat visar att prestandan på en MIC av operationer som utför regelbunden dataåtkomst är jämförbar eller ibland bättre än på en GPU. Å andra sidan är GPU betydligt effektivare än MIC för verksamhet som har oregelbundet tillgång till data. Detta är ett resultat av den låga prestandan hos MICs när det gäller slumpmässig dataåtkomst. Vi har också undersökt den samordnade användningen av MIC och processorer. Våra experiment visar att med hjälp av en prestandamedveten uppgift strategi för schemaläggning applikationsoperationer förbättrar prestanda ca 1,29× över en första-kom-först-serverad strategi. Detta gör att applikationer för att uppnå hög prestanda effektivitet på CPU-MIC-system -exemplet programmet uppnått en effektivitet på 84% på 192 noder (3072 CPU-kärnor och 192 MICs).
Teodoro et al REF utvärdera prestandaprofiler av en KNC, GPU, och CPU med avseende på Microscopy Image Analysis.
Comparative Performance Analysis of Intel (R) Xeon Phi (TM), GPU, and CPU: A Case Study from Microscopy Image Analysis
{'venue': '2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'journal': '2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}