JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditoresEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Ver ítem 
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres
    • Ver ítem
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres
    • Ver ítem

    A scheduling theory framework for GPU tasks efficient execution

    • Autor
      Lázaro Muñoz, Antonio José; López Albelda, Bernabé; González-Linares, José MaríaAutoridad Universidad de Málaga; Guil-Mata, NicolásAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2018-07-16
    • Palabras clave
      Arquitectura de redes informáticas - Congresos
    • Resumen
      Concurrent execution of tasks in GPUs can reduce the computation time of a workload by overlapping data transfer and execution commands. However it is difficult to implement an efficient run- time scheduler that minimizes the workload makespan as many execution orderings should be evaluated. In this paper, we employ scheduling theory to build a model that takes into account the device capabili- ties, workload characteristics, constraints and objec- tive functions. In our model, GPU tasks schedul- ing is reformulated as a flow shop scheduling prob- lem, which allow us to apply and compare well known methods already developed in the operations research field. In addition we develop a new heuristic, specif- ically focused on executing GPU commands, that achieves better scheduling results than previous tech- niques. Finally, a comprehensive evaluation, showing the suitability and robustness of this new approach, is conducted in three different NVIDIA architectures (Kepler, Maxwell and Pascal).
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/16279
    • Compartir
      RefworksMendeley
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros
    A Scheduling Theory Framework for GPU Tasks Efficient Execution.pdf (686.9Kb)
    Colecciones
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres

    Estadísticas

    Buscar en Dimension
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
     

     

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA