haku: @keyword rinnakkaislaskenta / yhteensä: 27
viite: 4 / 27
Tekijä: | Piispanen, Matias |
Työn nimi: | Simulating timing and energy consumption of accelerated processing |
Kiihdytetyn laskennan ajoituksen ja energiankulutuksen simulointi | |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2014 |
Sivut: | 73 Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Perustieteiden korkeakoulu |
Oppiaine: | Ohjelmistotekniikka (T3001) |
Valvoja: | Saikkonen, Heikki |
Ohjaaja: | Hirvisalo, Vesa |
Elektroninen julkaisu: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201406252184 |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark Aalto 1715 | Arkisto |
Avainsanat: | GPU CUDA OpenCL parallel processing energy efficient computing high performance embedded computing GPU compute GPGPU rinnakkaislaskenta energiatehokas suorittaminen korkean suorituskyvyn sulautettu laskenta grafiikkasuoritinlaskenta |
Tiivistelmä (fin): | Suorittimien sarjallisen suorituskyvyn kasvun hidastuessa tietokonejärjestelmät ovat siirtymässä kohti rinnakkaislaskentaa ja heterogeenisia arkkitehtuureja. Modernit grafiikkasuorittimet ovat yleistyneet ensimmäisinä huokeina alustoina yleisluonteisen kiihdytetyn datarinnakkaisen laskennan suorittamiseen. Grafiikkasuorittimet ovat usein suljettuja alustoja, minkä takia ohjelmistokehittäjien on vaikea havainnoida tarkempia yksityiskohtia suorituksesta liittyen laskennan suorituskykyyn ja energian kulutukseen. Tässä työssä on tutkittu erilaisia työkaluja ja tapoja tarkkailla ohjelmien kiihdytettyä suoritusta grafiikkasuorittimilla. Laitevalmistajat tarjoavat joitakin rajapintoja tapahtumien ajoituksen havainnointiin sekä isäntäalustalla että grafiikkasuorittimella. Laskennan tarkempaan havainnointiin on kuitenkin usein käytettävä grafiikkasuoritinsimulaattoreita. Työn kokeellisessa osuudessa työssä on tutkittu funktionaalisten grafiikkasuoritinsimulaattoreiden käyttöä työkaluna grafiikkasuorittimella kiihdytetyn laskennan energiantehokkuuden arvioinnissa. Työssä on malli grafiikkasuorittimen energian kulutuksen arviontiin. Arvion validointiin on käytetty kasvontunnistussovellusta. Mittauksissa arvioidun ja mitatun energian kulutuksen eroksi mitattiin 5.4%. Funktionaaliset simulaattorit ovat mittaustemme perusteella tietyissä käyttötarkoituksissa tarpeeksi tarkkoja grafiikkasuorittimella kiihdytetyn laskennan energiatehokkuuden arviointiin. |
Tiivistelmä (eng): | As the increase in the sequential processing performance of general-purpose central processing units has slowed down dramatically, computer systems have been moving towards increasingly parallel and heterogeneous architectures. Modern graphics processing units have emerged as one of the first affordable platforms for data-parallel processing. Due to their closed nature, it has been difficult for software developers to observe the performance and energy efficiency characteristics of the execution of applications of graphics processing units. In this thesis, we have explored different tools and methods for observing the execution of accelerated processing on graphics processing units. We have found that hardware vendors provide interfaces for observing the timing of events that occur on the host platform and aggregated performance metrics of execution on the graphics processing units to some extent. However, more fine-grained details of execution are currently available only by using graphics processing unit simulators. As a proof-of-concept, we have studied a functional graphics processing unit simulator as a tool for understanding the energy efficiency of accelerated processing. The presented energy estimation model and simulation method has been validated against a face detection application. The difference between the estimated and measured dynamic energy consumption in this case was found to be 5.4%. Functional simulators appear to be accurate enough to be used for observing the energy efficiency of graphics processing unit accelerated processing in certain use-cases. |
ED: | 2014-08-03 |
INSSI tietueen numero: 49396
+ lisää koriin
INSSI