Skip navigation

DSpace

機構典藏 DSpace 系統致力於保存各式數位資料(如:文字、圖片、PDF)並使其易於取用。

點此認識 DSpace
DSpace logo
English
中文
  • 瀏覽論文
    • 校院系所
    • 出版年
    • 作者
    • 標題
    • 關鍵字
  • 搜尋 TDR
  • 授權 Q&A
    • 我的頁面
    • 接受 E-mail 通知
    • 編輯個人資料
  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 理學院
  3. 數學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/63353
標題: CPU-GPU混合系統上QR分解的區塊大小調整
Tuning Block Size for QR Factorization on CPU-GPU Hybrid Systems
作者: Yaohung Tsai
蔡曜鴻
指導教授: 王偉仲(Weichung Wang)
共同指導教授: 陳瑞彬(Ray-Bing Chen)
關鍵字: GPU,QR分解,自動調校,
GPU,QR Factorization,Auto Tuning,
出版年 : 2012
學位: 碩士
摘要: 在CPU-GPU的混合系統中,因為MAGMA的QR分解採用的固定區塊大小造成CPU的閒置。為了增進效能,我們提出了一個自動調校區塊大小的方法。首先,將CPU和GPU上的子程式分別建立各自的迴歸模型。再來,我們使用了一個最佳化方法來決定最好的區塊大小。目標函數的設計是針對降低CPU和GPU閒置造成的效能損失。最後,我們提出了數值結果來展示我們的方法得到的效能提升。
In CPU-GPU hybrid systems, the QR factorization in MAGMA re-
sults in CPU idle due to the xed block size. To improve the computa-
tional e ciency of MAGMA QR factorization, we propose a dynamic block
size auto-tuning scheme on CPU-GPU hybrid systems. Our approach is
a data-driven approach. First we model the CPU and GPU costs in
MAGMA QR factorization via two independent regression models based
on collecting training data. Next, according to these tting models, we
propose a block size optimization scheme to tune the block size adaptively
and therefore to minimize a cost objective function. The cost objective
function is designed to balance the workloads between CPU and GPU
based on the performance models. Several numerical results demonstrate
the performance gains due to the novel QR factorization algorithm.
URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/63353
全文授權: 有償授權
顯示於系所單位:數學系

文件中的檔案:
檔案 大小格式 
ntu-101-1.pdf
  目前未授權公開取用
936.06 kBAdobe PDF
顯示文件完整紀錄


系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。

社群連結
聯絡資訊
10617臺北市大安區羅斯福路四段1號
No.1 Sec.4, Roosevelt Rd., Taipei, Taiwan, R.O.C. 106
Tel: (02)33662353
Email: ntuetds@ntu.edu.tw
意見箱
相關連結
館藏目錄
國內圖書館整合查詢 MetaCat
臺大學術典藏 NTU Scholars
臺大圖書館數位典藏館
本站聲明
© NTU Library All Rights Reserved