2010 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
20240002
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
萩原 兼一 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (00133140)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊野 文彦 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (90346172)
置田 真生 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 助教 (50563988)
|
|---|
| Keywords | 高性能計算 / GPUコンピューティング / CUDA / マルチGPU / 入出力処理隠蔽 / ミドルウェア / アウトオブコア計算 |
|---|
| Research Abstract |
最近GPU(Graphics Processing Unit)は約500個のプロセッサをもち,並列計算機として注目されている.処理すべきすべてのデータが,1台のGPUのメモリVRAMに格納できない場合は,データを分割して処理し,各実行結果を融合することになる.このような処理に関する研究は,実用上大きなデータ処理での需要が高く,一般的なPCクラスタではよく研究されているが,マルチGPU処理の場合はまだよく解明されていない.それを解明するために,平成21年度は複数GPUを用いて応用問題を解き,GPUコンピューティングにおける性能問題に関して研究した.平成22年度は,これまでの結果を検討し,GPUプログラムおよびその支援システムに反映させた
1. CPU～GPU間で効率的にデータ転送することが,性能のよいGPUプログラムを開発する上で重要である.GPUで処理するタスクを動的にスケジュールし,マルチGPU環境で効率的に支援するミドルウェアを開発した
2. 非常にデータ数が多い高速フーリエ変換FFTはCPU～GPU間で効率的にデータ転送がボトルネックになる.マルチコアCPUとマルチGPUの両方をFFT計算に使い,データ転送をこの処理に隠蔽する効率的なアルゴリズムを開発した
3. 1台のGPUで処理するには,処理量が少ないものがある.このような処理でかつパラメータスィープなタスクを多数実行する場合に効果的な処理方法を,光学シミュレーションを応用として開発した
4. PET再構成,全点対最短経路長を解くブロック化フロイド・ワーシャル法,全変動最小化,ニューラルネットワークモデルを用いた文字認識,を解く単体GPUプログラムを開発した
|
Research Products
(20 results)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] Auto Tuned Floyd-Warshall Algorithm on the GPU2011
Author(s)
Tomohiro Okuyama
Organizer
Work in Progress Session held in connection with the 19th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Computing
Place of Presentation
Grecian Bay Hotel(Ayia Napa, CYPRUS)
Year and Date
2011-02-11
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
