Exploração do Projeto de Sistemas Baseados em GPU ciente de Dark Silicon

Abstract

Este artigo propõe uma infraestrutura para realizar a exploração do espaço de projetos de sistemas computacionais com unidades de processamento gráfico (GPUs) em conjunto com núcleos para processamento de propósito geral, com o objetivo de reduzir dark silicon e aumentar o desempenho do sistema em tempo de projeto. A ferramenta GPGPUSim de simulação e estimativa fı́sica de projeto foi estendida para realizar estimativas de dark silicon das plataformas de GPUs e, em seguida, foi integrada ao framework MultiExplorer. Adicionalmente, foi desenvolvida uma estratégia para estimativa de desempenho das plataformas de GPU e a modelagem de bases de dados que passaram a utilizar tanto núcleos de GPU quanto de plataformas multicore (núcleos de propósito geral), possibilitando, assim, a exploração do espaço de projeto buscando arquiteturas heterogêneas GP-GPUs.

Performance predictors for graphics processing units applied to dark‐silicon‐aware design space exploration

“…We replaced the optimistic MultiExplorer approach for performance estimates by a SVM-based regressor to CPU performance estimates systems 34 and a Decision Tree-based regressor to GPUs. 9,35 In order to explore heterogeneous architectural alternatives, we have set MultiExplorer DS-DSE module to use up to two types of computing cores: one is original computing unit (16-core Smithfield) and other alternative cores (any other from the Table 8), which must meet the area and power density constraints, ranked for the performance they can achieve.…”

Preditor de Desempenho de GPUs aplicado à Exploração do Espaço de Projetos ciente de Dark Silicon

“…Em 2019 apresentamos em [Santos et al 2019b] a aplicação de uma metodologia para exploração do espaço de projetos ciente de dark silicon em sistemas heterogêneos GP-GPU, utilizando a ferramenta MultiExplorer [Santos et al 2017]. O desempenho das plataformas era estimado de maneira otimista.…”

“…Isto posto, o objetivo desta seçãoé apresentar resultados preliminares da integração do preditor de GPU Random Forestà metodologia aplicada no MultiExplorer para realização de DS-DSE em sistemas heterogêneos, utilizando como base os experimentos realizados em [Santos et al 2019b].…”

“…Os experimentos de DS-DSE de [Santos et al 2019b] utilizando o MultiExplorer foram realizados a partir dos núcleos e unidades de computação apresentados na Tabela 5. A última coluna utiliza a métrica MIPS (milhões de instruções por segundo) para expressar o desempenho das plataformas a partir da execução dos softwares dos benchmarks SPLASH-2, Parsec e CUDA-Libraries.…”

Exploração do espaço de projeto em arquiteturas heterogêneas cientes de dark silicon e utilizando computação aproximada

“…Relacionado a este trabalho de doutorado foi desenvolvido um artigo [Santos et al 2019] que propõe uma infraestrutura para realizar a exploração do espaço de projetos de sistemas computacionais com unidades de processamento gráfico (GPUs) em conjunto com núcleos para processamento de propósito geral, com o objetivo de reduzir dark silicon e aumentar o desempenho do sistema em tempo de projeto. A ferramenta GPGPUSim de simulação e estimativa física de projeto foi estendida para realizar estimativas de dark silicon das plataformas de GPUs e, integrada ao framework MultiExplorer.…”