【摘 要】
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如今,GPU支持多个应用程序并发运行,各种应用程序在运行期间需要GPU上的不同资源。如果这些资源没有正确分配给这些应用程序的资源请求,往往会导致资源的利用不足,这对编程人员提出了挑战。内核是GPU计算中的关键,对内核所需GPU资源的高效分配有利于缩短整个GPU应用程序的运行时间。相关研究表明可以将内核根据执行时对不同资源的需求进行分类,并且不同种类的内核并发执行更有利于GPU资源的充分利用,从而缩
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如今,GPU支持多个应用程序并发运行,各种应用程序在运行期间需要GPU上的不同资源。如果这些资源没有正确分配给这些应用程序的资源请求,往往会导致资源的利用不足,这对编程人员提出了挑战。内核是GPU计算中的关键,对内核所需GPU资源的高效分配有利于缩短整个GPU应用程序的运行时间。相关研究表明可以将内核根据执行时对不同资源的需求进行分类,并且不同种类的内核并发执行更有利于GPU资源的充分利用,从而缩短了整体多个应用程序的运行时间。基于这种思想,本文结合以往GPU上内核调度方法的研究,提出了一种多流CUDA（streams CUDA,s CUDA）的调度框架,以更高效地调度并发内核。它包含三个部分:多流的并发内核调度、CUDA流动态调度和数据分块传输策略。首先,在对具有不同执行行为的内核根据内核资源需求来分类以及不同种类的两个内核并发执行的研究基础上,本文提出了一种多流的并发内核调度方案。对于每组并发执行的两个内核,将分配给它们的线程块按照等于GPU中SM数量的程度划分成多个切片,类似于子内核,然后每次将其按（1/n）的比例混合分发到不同的CUDA流中,直到该组内核的切片都分发完,进一步增大不同种类内核并发执行的程度。其中n表示运行时间较短的子内核的数量,n的大小取决于执行完一个运行时间较长的子内核的时间内可以执行多少个时间较短的子内核。其次,考虑到CUDA流创建和分配调度的开销,固定数量的流并不一定适用于所有内核,本文提出了一种动态CUDA流调度策略,以动态分配最佳的CUDA流数量。最后基于内核切片并分流的思想,考虑将GPU计算中的数据传输部分中的数据进行分块分流传输调度,减少长数据传输任务的出现,进一步缩短多个GPU任务的运行时间。本文通过三组广泛使用的基准中的11个不同的内核来评估s CUDA的性能和执行时间。实验结果表明该调度框架能合理分配内核所需GPU资源,通过对CUDA流资源的高效调度进一步缩短了多个应用程序的执行时间,对比2019年的研究c CUDA（concurrent CUDA）实现了平均20%的提升。
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