Ahstract-GPUs har blivit populära nyligen att acceler åt allmän-purpose data-parallell applikationer. De flesta befintliga arbeten har dock fokuserat på GPU-vänliga applikationer med regelbundna datastrukturer och åtkomstmönster. Även om några tidigare studier har visat att vissa oregelbundna arbetsbelastningar också kan uppnå uppfarter på GPUs, har denna domän inte undersökts noggrant. Grafiska tillämpningar är en sådan uppsättning oregelbundna arbetsbelastningar som används inom många kommersiella och vetenskapliga områden. I synnerhet grafbrytning - liksom webb och sociala nätverk analys- är lovande tillämpningar som GPUs kan accelerera. Men att implementera och optimera dessa grafalgoritmer på SIMD arkitekturer är utmanande eftersom deras databeroende behav ior resulterar i betydande gren och minne divergens. För att ta itu med dessa problem och underlätta forskningen på detta område presenterar och karakteriserar detta dokument en serie av GPGPU-grafikapplikationer, Pannotia, som genomförs i OpenCL och innehåller problem från olika och viktiga graftillämpningar. Vi utför en första-steg karakterisering och analys av dessa riktmärken och studera deras beteende på verklig hårdvara. Vi använder också klusteranalys för att illustrera likheterna och skillnaderna i applikationerna i sviten. Slutligen gör vi arkitektoniska och schemaläggningsförslag som kommer att förbättra deras genomförande effektivitet på GPU:er.
- Che et al. - Vad är det? REF karakteriserar en uppsättning GPU-grafikapplikationer och föreslår arkitektoniskt stöd.
Pannotia: Understanding irregular GPGPU graph applications
{'venue': '2013 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC)', 'journal': '2013 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}