På grund av sin massiva beräkningskraft har grafikprocessorer (GPU) blivit en populär plattform för att utföra allmänna parallella tillämpningar. GPU-programmeringsmodeller gör det möjligt för programmeraren att skapa tusentals trådar, som var och en utför samma datorkärna. GPU utnyttjar denna parallellism på två sätt. För det första grupperas trådar i SIMD-satser i fast storlek som kallas warp, och för det andra utförs många sådana varp samtidigt på en enda GPU-kärna. Trots dessa tekniker är de beräkningsresurser på GPU-kärnor fortfarande underutnyttjade, vilket resulterar i prestanda långt ifrån vad som skulle kunna levereras. Två skäl till detta är villkorliga avdelningskontorets instruktioner och stånd på grund av lång latency-verksamhet. För att förbättra GPU-prestandan måste beräkningsresurserna utnyttjas effektivare. För att uppnå detta föreslår vi två oberoende idéer: den stora warpmikroarkitekturen och två nivåers warpschemaläggning. Vi visar att våra mekanismer tillsammans förbättrar prestandan med 19,1 % jämfört med traditionella GPU-kärnor för ett brett utbud av allmänna parallella tillämpningar som hittills inte har kunnat utnyttja GPU-chipets tillgängliga resurser fullt ut.
En två nivåer warp schemaläggare REF föreslås av Narasiman et.
Improving GPU performance via large warps and two-level warp scheduling
{'venue': 'MICRO-44', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}