Abstract-Heterogena system med processorer och beräkningsacceleratorer såsom GPUs, FPGAs eller den kommande Intel MIC håller på att bli mainstream. I dessa system inkluderar toppprestanda prestanda inte bara CPU:er utan också alla tillgängliga acceleratorer. Trots detta fokuserar majoriteten av programmeringsmodellerna för heterogen databehandling endast på en av dessa. Med utvecklingen av Accelerated OpenMP för GPUs, både från SGB och Cray, har vi en tydlig väg för att utöka traditionella OpenMP applikationer stegvis för att använda GPUs. Förlängningarna är inriktade på att byta från CPU parallellism till GPU parallellism. De bevarar dock inte det förra samtidigt som det senare läggs till. Således är beräkningspotentialen bortkastad eftersom antingen CPU-kärnorna eller GPU-kärnorna lämnas inaktiva. Vårt mål är att skapa ett runtime-system som intelligent kan dela upp en accelererad OpenMP-region över alla tillgängliga resurser automatiskt. Detta dokument presenterar vårt proof-of-concept runtime system för dynamisk uppgift schemaläggning över processorer och GPU:er. Vidare motiverar vi att detta system läggs till i den föreslagna OpenMP-standarden för acceleratorer. Slutligen visar vi att detta alternativ kan producera så mycket som en tvåfaldig prestandaförbättring jämfört med att använda antingen CPU eller GPU ensam.
Scogland m.fl. REF presenterade ett körtidssystem som automatiskt kan dela upp en accelererad region i alla tillgängliga resurser.
Heterogeneous Task Scheduling for Accelerated OpenMP
{'venue': '2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'journal': '2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}