GPU平台上面向性能和功耗的分支优化

• 作者: 于齐 沈立 王博千 王志英 陈微
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 不一致分支行为 访存 线程交换
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TP303
• 字数: 4246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.5.004

摘要

强大的计算能力使得GPGPU在通用计算领域得到了广泛的应用.然而,GPGPU的SIMT(Single Instruction Multiple Threads)工作方式,使其执行效率受到应用中不一致分支行为(Branch Divergence)的严重影响.虽然人们提出了线程交换方法来减小分支带来的性能损失,但这种方法往往会引入额外的访存操作,不仅在一定程度上减少了线程交换优化的性能收益,还增加了功耗.首先举例说明线程交换范围对程序性能和功耗的影响;然后提出了一种减少线程交换所引入的额外访存操作的方法.实验表明,对于Reduction程序,当交换范围为256时,在性能平均损失为4％的情况下功耗降低幅度最大为7％;而对于Bitonic程序,当交换范围为256和512时,在没有功耗开销的情况下,性能分别最大提升了6.4％和5.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志英	国防科学技术大学计算机学院	118	965	14.0	25.0
2	沈立	国防科学技术大学计算机学院	33	202	8.0	13.0
3	陈微	国防科学技术大学计算机学院	12	65	6.0	7.0
4	于齐	国防科学技术大学计算机学院	2	11	2.0	2.0
5	王博千	国防科学技术大学计算机学院	2	11	2.0	2.0