GPU-FPGA複合システムにおけるデバイス間連携機構

小林 諒平; 阿部 昂之; 藤田 典久; 山口 佳樹; 朴 泰祐

論文・著書情報

タイトル

和文:	GPU-FPGA複合システムにおけるデバイス間連携機構
英文:

著者

和文:	小林諒平, 阿部昂之, 藤田典久, 山口佳樹, 朴泰祐.
英文:	Ryohei Kobayashi, 阿部昂之, 藤田典久, 山口佳樹, 朴泰祐.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
英文:

巻, 号, ページ

Vol. 2018-HPC-165(26) pp. 1-8

出版年月

2018年7月

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:
英文:

開催地

和文:
英文:

アブストラクト

我々は，高い演算性能とメモリバンド幅を有する GPU (Graphics Processing Unit) に演算通信性能に優れている FPGA (Field Programmable Gate Array) を連携させ，双方を相補的に利用する GPU-FPGA 複合システムに関する研究を進めている．GPU，FPGA といった異なるハードウェアを搭載するシステム上では，各デバイスで実行される演算をどのようにプログラミングし，全デバイスを協調動作させるかが重要な課題となる．そこで本稿では，GPU プログラミングと FPGA プログラミングの連携を効率的に行うためのデバイス間データ転送について提案する．GPU デバイスメモリの PCIe アドレスマッピング結果をベースに作成されたディスクリプタを FPGA に送信し，FPGA 内の PCIe DMA コントローラに書き込むことによって，GPU デバイスのグローバルメモリと FPGA デバイスの内蔵メモリ間で CPU を介さずにデータ転送を実現する．通信レイテンシと通信バンド幅の観点から提案手法を評価した結果，従来手法と比較して，通信レイテンシの面では最大で 8.4 倍の性能差，通信バンド幅の面では最大で 3.7 倍の性能差が確認された．

Home

各種検索

サポート

T2R2について

関連リンク

論文・著書情報