GPUクラスタにおける省電力タスクスケジューリング  [in Japanese] Power-Aware Task Scheduling on GPU Accelerated Clusters  [in Japanese]

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Abstract

GPU を搭載したヘテロ型クラスタシステムの効率的な運用のために,システムのモデリング手法とモデルに基づいたタスクスケジューリング手法を提案する.提案モデルでは複数 CPU (GPU) アプリケーションの競合による性能変化を,アプリケーションの単独実行時間とメモリアクセス量,PCI 通信量から予測する.提案スケジューリング手法はタスクの競合による性能変化を考慮することで,CPU リソースと GPU リソースの両者を有効活用し,システム全体のエネルギー効率の向上を図る.評価はシミュレーションと実測によって行い,タスクの競合による性能変化予測がほぼ正しく行えていることを確認し,また,提案スケジューリング手法により従来手法より高いエネルギー効率を実現できていることを確認した.We propose a performance model and a task scheduling scheme based on the model to improve the efficiency of GPU accelerated clusters. Our model is aware of performance decline of the applications running on the same node concurrently, and predicts it from elapsed time, amount of memory access and PCI transfer which are measured in stand-alone execution. Our scheduling algorithm aims to reduce not only the makespan but also the energy consumption. In the experiments, we confirmed our model almost predicts the performance decline and our scheduling algorithm improves energy efficiency.

Journal

  • 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] 124, Q1-Q9, 2010-02-22

    情報処理学会

References:  10

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007995478
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10463942
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09196072
  • NDL Article ID
    025055046
  • NDL Call No.
    YH267-101
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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