亚里士多德:使用本地内存的OpenCL内核的性能影响指标

摘要

由于多/多核体系结构(它们混合了缓存和临时存储器)和应用程序(具有不同的内存访问模式)的复杂性不断增加，许多工作负载的性能变得越来越可变。在这项工作中，我们解决了造成这种性能变化的一个主要原因:内存系统的效率。具体来说，基于由内存访问模式驱动的经验评估，我们限定并部分量化了在多/多核处理器中使用本地内存对性能的影响。为此，我们以与应用程序无关的方式系统地描述内存访问模式(map)。接下来，对于每个确定的MAP，我们使用OpenCL(出于可移植性的原因)来生成两个微基准测试:一个“原始”版本(没有本地内存)和一个“优化”版本(使用本地内存)。然后我们在通常使用的多核和多核平台上评估它们，并记录它们的性能。我们最终得到的是一个本地内存性能数据库，由各种map和平台索引。进一步，我们提出了一套适用于多个map的组合规则。因此，我们可以得到一个指示器，指示在存在多个内存访问模式时使用本地内存是否有益。这个指示可以用来避免在实现优化时获得太少的麻烦，或者给出一个性能增益的粗略预测。

科学的规划

摘要

版权

更多相关文章