Abstrakt. Inom HPC-området är den nuvarande hårdvarutrenden att designa multiprocessorarkitekturer som har heterogen teknik såsom specialiserade samprocessorer (t.ex. Cell/BE SPU) eller dataparallellacceleratorer (t.ex. GPGPU). Att närma sig dessa arkitekturers teoretiska prestanda är en komplicerad fråga. Stora ansträngningar har redan gjorts för att effektivt lasta av delar av beräkningarna. Att utforma en exekveringsmodell som förenar alla datorenheter och tillhörande inbäddat minne är dock fortfarande en stor utmaning. På så sätt har vi utformat STARPU, ett originalruntime-system som ger en enhetlig exekveringsmodell på hög nivå tillsammans med ett expressivt datahanteringsbibliotek. Huvudsyftet med STARPU är att ge numeriska kärndesigners ett bekvämt sätt att generera parallella uppgifter över heterogen hårdvara å ena sidan, och att enkelt utveckla och tona kraftfulla schemaläggningsalgoritmer å andra sidan. Vi har utvecklat flera strategier som kan väljas sömlöst i körtid, och vi har visat deras effektivitet genom att analysera effekten av dessa schemaläggningspolicyer på flera klassiska linjära algebra algoritmer som drar nytta av flera kärnor och GPUs samtidigt. Förutom betydande förbättringar när det gäller utförandetider fick vi konsekvent superlinjär parallellism genom att faktiskt utnyttja maskinens heterogena karaktär.
Augonnet m.fl. REF presenterade StarPU, ett run-time-system som ger en enhetlig utförandemodell med målet att möblera designers med ett bekvämt sätt att generera parallella uppgifter över heterogen hårdvara och enkelt utveckla och tona kraftfulla schemaläggningsalgoritmer.
STARPU: A Unified Platform for Task Scheduling on Heterogeneous Multicore Architectures
{'venue': 'EURO-PAR 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}