CPU-GPUそれぞれに最適なデータレイアウトを選択可能にするOpenACCディレクティブ拡張

• 星野哲也

  東京工業大学

• 丸山直也

  東京工業大学|科学技術振興機構CREST|理化学研究所

• 松岡聡

  東京工業大学|科学技術振興機構CREST

抄録

近年増加傾向にある GPU 等のアクセラレータを搭載した計算環境への既存プログラムの移植方法として,CUDA・OpenCL に代表される Low-level なプログラミングモデルを用いる方法に対し,ディレクティブベースの OpenACC のような High-level なプログラミングモデルを用いる方法が考えられる.このようなディレクティブベースのプログラミングモデルの利点として,元のプログラムを壊さずに移植を行えるために,デバイス間の可搬性が高いことがあげられる.しかし現状の OpenACC などのプログラミングモデルは,スカラプロセッサとメニーコアアクセラレータの得意とするデータレイアウトの相違等に対応することが出来ず,異なる性質を持ったデバイス間の性能可搬性に問題がある.そこで本研究では,データレイアウトを抽象化し,異なるデバイス間での性能可搬性を向上させるための OpenACC の拡張ディレクティブを試作し,評価を行った.

収録刊行物

• 情報処理学会研究報告. [ハイパフォーマンスコンピューティング]

  情報処理学会研究報告. [ハイパフォーマンスコンピューティング] 2014 (5), 1-5, 2014-02-24

  一般社団法人情報処理学会

キーワード

• アクセラレータとメモリシステム

詳細情報

• CRID: 1571980077765704192
• NII論文ID: 110009675719
• NII書誌ID: AN10463942
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles