Påskyndade grafikkort, eller Graphics Processing Units (GPU), har blivit allmänt förekommande under de senaste åren. På rätt typer av problem, GPUs överträffar kraftigt CPUs i termer av rå prestanda. Men eftersom de är svåra att programmera, GPU används endast för en smal klass av specialapplikationer; den råa processkraft som görs tillgänglig av GPUs är oanvänd för det mesta. Detta papper presenterar en förlängning till en Java JIT kompilator som kör lämplig kod på GPU istället för CPU. Både statiska och dynamiska funktioner används för att avgöra om det är möjligt och fördelaktigt att avlasta en kodbit på GPU. I dokumentet presenteras en kostnadsmodell som balanserar den upphastighet som finns tillgänglig från GPU mot kostnaden för överföring av indata och utdata mellan huvudminnet och GPU-minnet. Kostnadsmodellen är parameteriserad så att den kan appliceras på olika maskinvarukombinationer. Papperet presenterar också sätt att övervinna flera hinder för parallellisering inneboende i utformningen av Java bytekod språket: ostrukturerat kontrollflöde, bristen på flerdimensionella matriser, de exakta undantag semantik, och spridningen av indirekta referenser.
Verket av REF föreslår en förlängning till en Java JIT kompilator som kör program på GPU.
Automatic parallelization for graphics processing units
{'venue': "PPPJ '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}