Graphics Processing Units (GPU) har ökat i popularitet på grund av deras imponerande bearbetningskapacitet, och med allmänna syfte programmeringsspråk som NVIDIAs CUDA-gränssnitt, håller på att bli en plattform för val i den vetenskapliga datagemenskapen. Tidigare studier som använde GPUs fokuserade på att få betydande resultatvinster från utförande på en enda GPU. Dessa studier använde låg nivå, arkitektur-specifik inställning för att uppnå betydande fördelar jämfört med multicore CPU exekvering. I detta dokument anser vi att fördelarna med att köra på flera (parallella) GPU:er för att ge ytterligare order på prestanda speedup. Vår metod gör det möjligt för utvecklare att exakt förutsäga exekveringstid för GPU-applikationer samtidigt som antalet och konfigurationen av GPUs, och storleken på indatamängden. Detta är ett naturligt nästa steg i GPU computing eftersom det gör det möjligt för forskare att bestämma den lämpligaste GPU-konfigurationen för ett program utan att behöva köpa hårdvara, eller skriva koden för en multi-GPU genomförande. När vårt ramverk används för att förutsäga prestanda i sex vetenskapliga tillämpningar ger det exakta resultatuppskattningar (11 % skillnad i genomsnitt och 40% maximal skillnad i ett enskilt fall) för en rad korta och långa vetenskapliga program.
Schaaa m.fl. REF utformade en metod för att exakt förutsäga genomförandetiden för GPU-tillämpningar samtidigt som antalet och konfigurationen av GPU-enheterna varierade, och storleken på indatamängden.
Exploring the multiple-GPU design space
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}