Auto-tuning methodology for configuration and application parameters of hybrid CPU + GPU parallel systems based on expert knowledge - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Auto-tuning methodology for configuration and application parameters of hybrid CPU + GPU parallel systems based on expert knowledge

Abstrakt

Auto-tuning of configuration and application param- eters allows to achieve significant performance gains in many contemporary compute-intensive applications. Feasible search spaces of parameters tend to become too big to allow for exhaustive search in the auto-tuning process. Expert knowledge about the utilized computing systems becomes useful to prune the search space and new methodologies are needed in the face of emerging heterogeneous computing architectures. In this paper we propose an auto-tuning methodology for hybrid CPU/GPU applications that takes into account previous execution experi- ences, along with an automated tool for iterative testing of chosen combinations of configuration, as well as application-related parameters. Experimental results, based on a parallel similarity search application executed on three different CPU+GPU parallel systems, show that the proposed methodology allows to achieve execution times worse by only up to 8% compared to a search algorithm that performs a full search over combinations of application parameters, while taking only up to 26% time of the latter.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
2019 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS) strony 551 - 558
Język:
angielski
Rok wydania:
2020
Opis bibliograficzny:
Czarnul P., Rościszewski P.: Auto-tuning methodology for configuration and application parameters of hybrid CPU + GPU parallel systems based on expert knowledge// 2019 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS)/ : , 2020, s.551-558
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/hpcs48598.2019.9188060
Źródła finansowania:
  • Działalność statusowa
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 9 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi