面向集成异构平台的负载分析与优化关键技术研究

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1、面向集成异构平台的负载分析与优化关键技术研究（申请清大学工学博士学位论文）培养单位：计算机科学与技术系学科：计算机科学与技术研究生：张峰指导教师：陈文光教授二？一七年六月ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＷｏｒｋｌｏａｄＡｎａｌｓｉｓａｎｄｙＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｏｎＨｅｔｅｒｏｅｎｅｏｕｓｐｇＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＴｓｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔ

2、ｐｑｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｇＤｏｃｔｏｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｂｙＺｈａｎＦｅｎｇｇ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）ＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＣｈｅｎＷｅｎｕａｎｐｇｇＪｕｎｅ２０１７，摘要摘要ＣＰＵ和ＧＰＵ一在芯片设计领域，将集成到个芯片上的处理器架构越来越常见ＰＵＰＵ一。但如何高效利用集成处理中的Ｃ和Ｇ仍是个亟待解决的问题。集成架构给编程和系统优化带了许多挑战，不规则程序尤甚。对于不规则的程序，处理器ＣＰＵ

3、和ＧＰＵ间体系结构的差异和负载的不规则性使得简单划分的ＣＰＵ、ＧＰＵ程序混合运行效率较低。本文主要关注如何高效地利用集成体系结构，并对不规则的程序有针对性地进行优化：。本文的主要贡献如下１ＣｏＲｕｎ－（）提出了评测集成异构架构下多设备混合运行的基准测试程序集，Ｂｅｎｃｈ。本文从Ｒｏｄｉｎｉａ、Ｐａｒｂｏｉｌ和Ｐｏｌｙｂｅｎｃｈ等基准测试程序集中收集了４２个程ＡＭＤＩｎｔｅｌ。序，分析它们在和集成处理器上的多设备混同运行性能和单设备程。序运行相比，本文发现多设备混合运行并不总是能带来性能提升在这些程序中，只有８个程序能够受益于多设备混

4、合运行，其中２４个程序只使用ＧＰＵ能达到最优结果，７个程序只使用ＣＰＵ能达到最优结果，剩下的３个程序没有明显性能倾向。通过对ＣｏＲｕｎＢｅｎｃｈ程序集进行深入的负载特征分析，本文发现ＧＰＵ和ＣＰＵ体系结构的差异和有限的共享内存带宽是影响多设备混合运行效率的关键。２。（）提出了辅助用户移植程序到集成处理器的工具因为并不是所有的程序都能受益于集成处理器的混合运行，所以本文提出了基于决策树模型的工具来辅助１５个程序程序开发者判断移植程序到集成架构能否带来性能提升。对于给定的，１４个程序的性能结果实验表明本模型能够准确预测。对于混合运行能够带

5、来性能提升的程序一ＰＵＰＵ，本工具能够进步进行分析并预测出Ｃ和Ｇ的最优数据划分。本文提出的预测方法能够达到最优划分性能的８７．７％点，多设备混合运行的执行结果和单ＣＰＵ版本、单ＧＰＵ版本相比性能分别提升了３４．５％和２０．９％。３ＦｉｎｅＰａｒ。（）提出了集成处理器上针对不规则程序的细粒度划分的方法，ＦｉｎｅＰａｒ考虑了ＣＰＵ和ＧＰＵ体系结构上的差异，并且利用了集成处理器中不同设备的特性可以进行细粒度划分。通过不规则性能模型和在线调试，ＦｉｎｅＰａｒ通过细粒度的不规则数据划分达到了各设备负载均衡的目的。本文在ＡＭＤ的集成处理器

6、上对８个不规则程序进行性能评估，并和当前最优划分方法进行比较。实验结果表明ＦｉｎｅＰａｒ具有更优的资源利用率，ＦｉｎｅＰａｒ的性能是最优粗粒度划分方法１．３８倍性能的。关键词：ＧＰＵＣＰＵ集成体系结构；混合运行；不规则应用；；ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｔｈａｔｆｅａｔｕｒｅｓｂｏｔｈＣＰＵａｎｄＧＰＵｏｎｔｈｅｓａｍｅｄｉｅｉｓｉｉｓｉｈｉｔｔｆｆｉ－ｉ－ｃｌｌｔｉａｎｅｍｅｒｇｎｇａｎｄｐｒｏｍｎｇａｒｃｅｃｕｒｅｏｒｎｅｇｒａｎ

7、ｅｄＣＰＵＧＰＵｏａｂｏｒａｏｎ．ＩｔｉｓｓｔｉｌｌａｎｏｐｅｎｐｒｏｂｌｅｍｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｌｅｖｅｒａｇｅｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｂｏｔｈＣＰＵｓａｎｄＧＰＵｓｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｌｓｏｂｒｉｎｇｓｆｏｒｗａｒｄｓｅｖｅｒａｌｒｏｒａｍｍｉｎｐｇｇａｎｄｓｓｔｅｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｈａｌｌｅｎｅｓｅｓｅｃｉａｌｌｆｏｒｉｒｒｅｕｌａｒａｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｃｏｍｌｅｘｙｐｇ，ｐｙｇｐｐｐ

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