Abstrakt. Heterogena multi-core plattformar är allt vanligare på grund av deras upplevda överlägsna prestanda över homogena system. Den bästa prestandan kan dock endast uppnås om uppgifterna är noggrant kartlagda till rätt processorer. OpenCL-program kan partitioneras för att dra nytta av alla tillgängliga processorer i ett system. Det är dock svårt att hitta den bästa partitioneringen för alla heterogena system och beror på maskinvaru- och programvaruimplementeringen. Vi föreslår ett portabelt partitioneringssystem för OpenCL-program på heterogena CPU-GPU-system. Vi utvecklar ett rent statiskt tillvägagångssätt baserat på prediktiva modeller och programfunktioner. Vid utvärdering över en svit av 47 riktmärken uppnår vår modell en hastighetsökning på 1,57 över en toppmodern dynamisk körtidsstrategi, en hastighetsökning på 3,02 över en rent flerkärnig strategi och 1,55 över den prestanda som uppnås genom att bara använda GPU.
Grewe m.fl. REF utvecklade ett rent statiskt tillvägagångssätt för partitionering av uppgifter baserat på prediktiv modellering och programfunktioner.
A static task partitioning approach for heterogeneous systems using OpenCL
{'venue': 'CC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}