2021 Fiscal Year Annual Research Report
逆デュアルフロー形式の応用によるGPUの高性能・高電力効率化
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20J23642
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
松尾 玲央馬 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | 計算機アーキテクチャ / GPU / プロセッサ / 命令レベル並列性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，提案手法の有効性をより向上させるため，提案手法の方式に変更を加え，ソフトウェア・シミュレーションを用いて提案手法の有効性を確認した．当初の予定では，提案手法が実行する命令は全て逆デュアルフロー形式であるという想定だったが，実行命令数が大きく増加してしまうという問題が生じた．これを解決すべく，逆デュアルフロー形式に変換しない形式の命令もサポートするように提案手法に変更を加えた．変更後の提案手法では，命令数が増えすぎてしまう命令列は逆デュアルフロー形式への変換を行わないことで，実行命令数の増加を回避することができる．これにより，提案手法はより効率よく性能を向上させられるようになった．
提案手法の有効性を確認するために，ソフトウェア・シミュレーションによる検証を行った．本研究では，GPUの動作をサイクル単位でシミュレーションを行うGPUシミュレータ「GPGPU-Sim」に提案方式を実装した．プログラムの提案手法形式への変換は，自作のスクリプトによる変換及び手作業による修正にて行った．NVIDIAが提供しているCUDA Samplesベンチマークや，Rodiniaベンチマークを用いて評価を行った結果，提案手法は既存のGPUよりも17.6%性能を向上させられることを確認した．また，エネルギー効率を6.1%改善させられることを確認した．
今後は，より広範なベンチマークを用いた評価を行うとともに，提案手法をFPGA上へ実装し，資源量や現実に即したハードウェアでの評価を行う予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
提案手法において，実行命令数が増えすぎてしまう問題を解決するために，一度提案手法に変更を加えることになった．そのため，提案手法のソフトウェア・シミュレータへの実装や評価実験をもう一度行うことになり，当初の研究計画から遅れが生じてしまった．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，提案手法の有効性をより強く主張するために，さらに広範なベンチマークを用いた評価実験を行う予定である．また，提案手法のFPGA上への実装を行う予定である．より現実に即したハードウェアの詳細策定を行い，資源量の評価や詳細な性能解析を行う．
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