Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1516 Jimp 427.16318.588127.16318.588
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

Optimizing CUDA code by kernel fusion: application on BLAS (2015)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/15:00083436
Název v anglickém jazyceOptimizing CUDA code by kernel fusion: application on BLAS
DruhJ - Článek v odborném periodiku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2015
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem4
Počet domácích tvůrců4
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůJiří Filipovič (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 4842138)
Matúš Madzin (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 8106746)
Jan Fousek (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 8419914)
Luděk Matyska (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3574164)
Popis výsledku v anglickém jazyceContemporary GPUs have significantly higher arithmetic throughput than a memory throughput. Hence, many GPU kernels are memory bound and cannot exploit arithmetic power of the GPU. Examples of memory-bound kernels are BLAS-1 (vector?vector) and BLAS-2 (matrix?vector) operations. However, when kernels share data, kernel fusion can improve memory locality by placing shared data, originally passed via off-chip global memory, into a faster, but distributed on-chip memory. In this paper, we show how kernelsperforming map, reduce or their nested combinations can be fused automatically by our source-to-source compiler. To demonstrate the usability of the compiler, we have implemented several BLAS-1 and BLAS-2 routines and show how the performance of their sequences can be improved by fusions. Compared with similar sequences using CUBLAS, our compiler is able to generate code that is up to 2.24x faster for the examples tested.
Klíčová slova oddělená středníkemGPU; CUDA; BLAS; Kernel fusion; Code generation
Stránka www, na které se nachází výsledek-
DOI výsledku10.1007/s11227-015-1483-z

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název periodikaThe Journal of Supercomputing
ISSN0920-8542
Svazek periodika71
Číslo periodika v rámci uvedeného svazku10
Stát vydavatele periodikaUS - Spojené státy americké
Počet stran výsledku24
Strana od-do3934-3957
Kód UT WoS článku podle Web of Science000361531500013
EID výsledku v databázi Scopus-

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2016
SpecifikaceRIV/00216224:14330/15:00083436!RIV16-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku24.05.2016
Kontrolní číslo191635909

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný MŠMT v programu EEEE2.3.30.0037 - Zaměstnáním nejlepších mladých vědců k rozvoji mezinárodní spolupráce (2013 - 2015)