-
公开(公告)号：CN108228351B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201711460215.1
申请日：2017-12-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种GPU的性能均衡调度方法、存储介质及电子终端，所述方法包括：收集各个共享应用的各级缓存运行时统计信息和当前的流处理器簇分配方案；由训练好的运行时压力提取器提取各个共享应用在二级缓存和内存带宽上所承受到的压力；将收集到的运行时统计信息和该共享应用的压力作为输入，由训练好的冲突性能下降预测器预测输出该共享应用的冲突性能下降程度，由训练好的拓展性能下降预测器预测输出该共享应用的拓展性能下降程度；根据该共享应用的冲突性能下降程度和拓展性能下降程度，获取GPU的性能的不均衡度并根据不均衡度确定重新分配流处理器簇的流处理器簇新分配方案。本发明可以保证共享应用之间性能下降程度的均衡。
-
公开(公告)号：CN109857564A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910164573.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于细粒度的GPU的资源管理方法及其应用的GPU，所述基于细粒度的GPU的资源管理方法包括：根据QoS目标获取内核执行的平均每周期指令数目标；根据所述内核执行的平均每周期指令数目标动态分配调整每个时期分配给内核的配额数量；根据所述内核的运行情况为各流处理器分配线程块。本发明提供了一种基于细粒度GPU共享机制，可以从动态资源管理、静态资源管理两个方面进行细粒度的QoS管理，既能保证特定应用的QoS需求，又能在此基础上最大化GPU系统的整体吞吐量。
-
公开(公告)号：CN108228351A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711460215.1
申请日：2017-12-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种GPU的性能均衡调度方法、存储介质及电子终端，所述方法包括：收集各个共享应用的各级缓存运行时统计信息和当前的流处理器簇分配方案；由训练好的运行时压力提取器提取各个共享应用在二级缓存和内存带宽上所承受到的压力；将收集到的运行时统计信息和该共享应用的压力作为输入，由训练好的冲突性能下降预测器预测输出该共享应用的冲突性能下降程度，由训练好的拓展性能下降预测器预测输出该共享应用的拓展性能下降程度；根据该共享应用的冲突性能下降程度和拓展性能下降程度，获取GPU的性能的不均衡度并根据不均衡度确定重新分配流处理器簇的流处理器簇新分配方案。本发明可以保证共享应用之间性能下降程度的均衡。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.013 seconds)
