Nuvarande generations GPU:er kan påskynda högpresterande, beräkningsintensiva tillämpningar genom att utnyttja massiv parallellism på trådnivå. Den höga prestandan kommer dock till priset av ökad energiförbrukning. Nyligen har kommersiella GPGPU-arkitekturer infört stöd för samtidig kärnexekvering för att bättre utnyttja beräknings-/minnesresurserna och därigenom förbättra det totala dataflödet. I den här artikeln argumenterar vi och validerar experimentellt fördelarna med samtidiga kärnor mot energieffektivt utförande. Vi designar effektprestandamodeller för att noggrant välja lämpliga kärnkombinationer som ska köras samtidigt, kärnornas relativa bidrag till trådmixen, tillsammans med frekvensvalen för kärnorna och minnet för att uppnå hög prestanda per wattmeter. Vår experimentella utvärdering visar att samtidig kärnutförande i kombination med DVFS kan förbättra energieffektiviteten med upp till 34,5 % jämfört med det mest energieffektiva sekventiella genomförandet.
Jiao m.fl. REF föreslår en effekt-prestandamodell för att välja samtidiga kärnor som oftast kan förbättra energieffektiviteten.
Improving GPGPU energy-efficiency through concurrent kernel execution and DVFS
{'venue': "CGO '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}