GPGPU är en kraftfull och energieffektiv lösning för många problem. För högre prestanda eller större problem är det nödvändigt att fördela problemet över flera GPU:er, vilket ökar den redan höga programmerings komplexiteten. I den här artikeln fokuserar vi på att abstraktera komplexiteten i multi-GPU programmering för schablonberäkning. Vi visar att den bästa strategin beror inte bara på schablonoperatören, problemstorlek, och GPU, men också på PCI express layout. Detta tillför icke-uniforma egenskaper till en till synes homogen uppsättning, vilket orsakar upp till 23% prestandaförlust. Vi tar itu med detta problem med en autotuner som optimerar distributionen över flera GPU:er.
Arbetet i REF schablonberäkningar över flera GPUs med uttrycklig uppmärksamhet på PCI express konfiguration.
PARTANS: An autotuning framework for stencil computation on multi-GPU systems
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}