CPUリソースの利用率向上を目的としたプログラム自動チューニング手法

摘要

理論演算性能の高いGPUに汎用計算を行わせるGPGPUが注目を集めている．このGPU向けの並列計算アーキテクチャのひとつにCUDAがある．CUDAでは，GPU上に存在する多数の実行ユニットに対して，大量のThreadを割り当てるというプログラミングモデルを採用している．また，GPU上にはアクセス速度や容量などの特徴が異なる様々なメモリが存在しているが，CUDAではこれらを明示的に使い分けることができる．ただし，Thread の割り当てや使用するメモリの選択はプログラムの実行効率に大きく影響するため，これらを適切に設定する必要がある．しかし，そのためにはCUDAやそのAPIの仕様に対する深い知識が必要となる．そこで本稿では，Thread割り当ての改善と適切なメモリへのデータの自動配置を行うプリプロセッサを提案し，実装する．