KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GPU 상에서 응용의 실행 특성에 따른 멀티태스킹 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
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| 저자(Author) |
김세진
진계신
염헌영
김윤희
Sejin Kim
Qichen Chen
HeonYoung Yeom
Yoonhee Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0007 ~ 0009 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
계산 집약적인 응용을 가속화하기 위해 GPU가 널리 사용됨에 따라 데이터 센터 및 클라우드에서 GPU는 점점 더 많이 채택되고 있다. 여러 응용 프로그램 간에 제한된 GPU 리소스를 공유하는 것은 중요하다. 하지만 GPU 내의 자원을 효과적으로 분할하는 것은 응용의 자원 사용 패턴을 인지하지 않고서는 어렵다. 본 논문은 스레드 블록 기반 스케줄링 프레임워크인 smCompactor를 사용하여 효과적인 동시 수행을 위하여 응용의 실행 패턴 분류한다. 또한, 이를 기반으로 하여 자원의 최대 활용이 가능한 실험을 보여줌으로써 GPGPU 멀티태스킹 스케줄링의 가능성을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 응용의 실행 특성을 분류하며, 분류된 응용을 토대로 응용 조합의 멀티태스킹 성능을 분석한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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