SPRAT：実行時自動チューニング機能を備えるストリーム処理記述用言語

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  • SPRAT : ジッコウジ ジドウ チューニング キノウ オ ソナエル ストリーム ショリ キジュツヨウ ゲンゴ
  • SPRAT: A Stream Programming Language with Runtime Auto-tuning

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抄録

本論文では，ストリーム処理記述用言語とその実行時環境との連携により，アーキテクチャ固有の記述を必要とせず，しかも計算システムに搭載されている異種複数のプロセッサの中から実行時に適切なプロセッサを選択する機能を実現する．そのような実行時の自動チューニング機能を実現するために，本論文は比較的容易に実行時間を予測可能なストリーム処理に焦点を絞り，実行時性能予測に基づいてプロセッサを適切に切り替える手法を提案する．本論文では，利用可能なプロセッサとしてCPUとGPUを想定し，両者を適切に切り替えることによって，高い抽象レベルで記述されたコードでも両者の特長を生かした高性能計算が可能であることを明らかにする．評価実験の結果より，搭載されているCPUとGPUの性能差に応じて，両者を切り替えることの有効性が示された．また，処理データのサイズに依存してCPUとGPUの演算性能が逆転するという特性を，提案手法では自動的に利用できることが明らかになった．

This paper realizes capabilities to program without any architecture-specific descriptions and also to select an appropriate processor from different processors of a computing system at runtime, by cooperation between a stream programming language and its runtime environment. To realize such a runtime auto-tuning capability, this paper focuses on stream processing whose execution time can be estimated with a simple linear performance model, and proposes a method to switch between different processors based on runtime performance prediction. This paper shows that appropriate switching between CPU and GPU in a PC allows even a code written in a high abstraction level to achieve high-performance computing, which makes use of the characteristics of each processor. The evaluation results demonstrate the effectiveness of switching between CPU and GPU according to their performance difference. The results also show that the proposed method can automatically select an appropriate processor, which may change depending on the data size.

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