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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김세진 진계신 염헌영 (서울대학교) 김윤희 (숙명여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.6
발행연도
2021.6
수록면
604 - 611 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.6.604

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계산 집약적인 응용을 가속화하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 널리 사용됨에 따라 데이터 센터 및 클라우드에서 GPU는 점점 더 많이 활용되고 있다. 여러 응용들의 동시 실행 요청이 있을 때 GPU 자원을 효율적으로 공유하도록 하는 연구는 아직 충분하지 않다. 또한, GPU 내의 자원을 효과적으로 공유하는 것은 응용의 자원 사용 패턴을 인지하지 않고서는 어렵다. 본 논문은 응용의 실행 패턴에 기반한 응용 분류법을 제시하고 자원 할당량 증가에도 성능이 향상되지 않는 이유를 런타임 특성에 따라 설명한다. 또한, 스레드 블록 기반 스케줄링 프레임워크인 smCompactor를 사용하여 분류된 응용을 기반으로 응용 조합의 동시 멀티태스킹 특성을 분석한다. 이를 통해 자원의 효율적인 활용이 가능한 응용의 조합을 파악한다. 응용 실행 특성을 고려하여 GPU상 멀티태스킹 실험을 진행한 결과, 기존 동시 실행 방법인 NVIDIA의 MPS와 비교하여 평균 28% 이상의 성능 향상을 보였다.
#멀티태스킹 #응용 분류 #스케줄링 #GPU #multitasking #application classification #scheduling #smCompactor

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구동기
4. 응용의 실행 시간 특성에 따른 응용 분류법
5. 실험 결과
6. 관련 연구
7. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Zhao, Xia, Magnus Jahre, and Lieven Eeckhout, "HSM: A Hybrid Slowdown Model for Multitasking GPUs," Proc. of the Twenty-Fifth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, 2020. google schola Xu, Qiumin, et al., "Warped-slicer: efficient intra-SM slicing through dynamic resource partitioning for GPU multiprogramming," 2016 ACM/IEEE 43rd Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), IEEE, 2016. google schola Qichen Chen, et al., "smCompactor: A Workloadaware Fine-grained Resource Management Framework for GPGPUs," Proc. of the 35th Annual ACM Symposium on Applied Computing, Mar. 2021. google schola NVIDIA Hyper-Q technology, http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/C/html_x64/6_Advanced/simpleHyperQ/doc/HyperQ.pdf NVIDIA Multi Process Service (MPS), https://docs.nvidia.com/deploy/mps/index.html

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