Tuning kod för GPGPU och andra framväxande många kärnplattformar är en utmaning eftersom få modeller eller verktyg kan exakt fastställa grundorsaken till prestanda flaskhalsar. I detta dokument presenterar vi en ram för resultatanalys som kan bidra till att belysa sådana flaskhalsar för GPGPU-tillämpningar. Även om en handfull GPGPU-profileringsverktyg finns, de flesta av de traditionella verktygen, tyvärr, helt enkelt ge programmerare med en mängd olika mätningar och mätvärden som erhålls genom att köra applikationer, och det är ofta svårt att kartlägga dessa mätvärden för att förstå de bakomliggande orsakerna till avmattning, mycket mindre bestämma vad nästa optimering steg att ta för att lindra flaskhalsen. I vårt förhållningssätt utvecklar vi först en analytisk prestandamodell som exakt kan förutsäga prestanda och syftar till att tillhandahålla mätvärden för programmerare. Därefter tillämpar vi statisk och dynamisk profilering för att direktimera vår prestandamodell för en viss inmatningskod och visa hur modellen kan förutsäga de potentiella prestandafördelarna. Vi demonstrerar vårt ramverk på en svit av micro-benchmarks samt en mängd olika beräkningar som utvinns ur verkliga koder.
Sim m.fl. REF lade fram ett ramverk för resultatanalys för att exakt förutsäga prestandan och förutse de potentiella fördelarna med prestanda.
A performance analysis framework for identifying potential benefits in GPGPU applications
{'venue': "PPoPP '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}