3 research outputs found
Intelligent-Unrolling: Exploiting Regular Patterns in Irregular Applications
Modern optimizing compilers are able to exploit memory access or computation
patterns to generate vectorization codes. However, such patterns in irregular
applications are unknown until runtime due to the input dependence. Thus,
either compiler's static optimization or profile-guided optimization based on
specific inputs cannot predict the patterns for any common input, which leads
to suboptimal code generation. To address this challenge, we develop
Intelligent-Unroll, a framework to automatically optimize irregular
applications with vectorization. Intelligent-Unroll allows the users to depict
the computation task using \textit{code seed} with the memory access and
computation patterns represented in \textit{feature table} and
\textit{information-code tree}, and generates highly efficient codes.
Furthermore, Intelligent-Unroll employs several novel optimization techniques
to optimize reduction operations and gather/scatter instructions. We evaluate
Intelligent-Unroll with sparse matrix-vector multiplication (SpMV) and graph
applications. Experimental results show that Intelligent-Unroll is able to
generate more efficient vectorization codes compared to the state-of-the-art
implementations
Consumo energético de métodos iterativos para sistemas dispersos en procesadores gráficos
La resolución de sistemas de ecuaciones lineales dispersos de gran dimensión es una de las operaciones más comunes en aplicaciones científicas y de ingeniería. El aumento de sus tamaños propicia el desarrollo de técnicas de Green Computing, que permiten diseñar aplicaciones conscientes de la energía, en las que la eficiencia energética es el objetivo prioritario.
En este Tesis Doctoral se ha diseñado una metodología basada en “técnicas de fusionado de kernels CUDA” que reduce el número de kernels, y con ello, costes de lanzamiento y transferencias de información. Su uso, junto con la sincronización de las GPUs en modo blocking, permite reducir el consumo energético en sistemas de cómputo heterogéneo, CPU-GPU. Estas técnicas tienen especial interés en GPUs que soporten paralelismo dinámico. La aplicación de esta metodología en la resolución de sistemas de ecuaciones lineales dispersos muestra mejoras destacables en eficiencia energética, obteniendo un compromiso entre rendimiento y consumo energético