【摘 要】
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在CPU-GPU异构系统架构中,由于GPU程序的多线程特点,大多数GPU程序会垄断系统中的共享资源,例如片上网络。这将给CPU程序的性能造成很大的损失。我们发现有一些GPU程序性能对
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学,上海科技大学
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在CPU-GPU异构系统架构中,由于GPU程序的多线程特点,大多数GPU程序会垄断系统中的共享资源,例如片上网络。这将给CPU程序的性能造成很大的损失。我们发现有一些GPU程序性能对网络延迟表现为不敏感。当CPU、GPU程序同时竞争片上网络时,降低这类对网络延迟不敏感的GPU程序的优先级,提高CPU程序的优先级,结果会对GPU程序的性能会造成很小的损失,同时可以大幅提高CPU程序的性能。因此,我们可以通过适时提高CPU程序的网络使用优先级来优化CPU程序的性能。当前通用的循环调度片上网络仲裁机制并没有考虑CPU、GPU程序不同的特性,系统性能存在提升的空间。基于此,我们提出一种新的基于网络延迟敏感度的仲裁机制。实验结果显示,相对于循环调度片上网络仲裁机制系统而言,基于延迟敏感度仲裁机制系统,CPU程序性能有16.6%的提高,而GPU程序性能发生3.65%的下降。
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