GPGPU 응용의 고성능 원격수행을 위한 OpenCL 기반 오프로딩 프레임워크
An OpenCL based Offloading Framework for High Performance Remote Execution of GPGPU Application
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초록
본 논문에서는 GPGPU 가 없거나 저성능 GPGPU를 가진 시스템에서도 고성능 GPGPU 응용을 수행할 수 있도록, 로컬의 GPGPU응용을 오프로딩 하여 원격지에서 수행 시키는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 응용으로부터 호출된 API를 OpenCL 라이브러리를 대신하여 새롭게 정의된 원격 전송 라이브러리를 통해 원격지로 보내고, 원격지에서는 전송 받은 API를 수행한 결과 값을 로컬로 전송한다. 이 결과 값은 로컬측 원격 전송 라이브러리를 통해 응용에게 다시 전달되므로, 응용은 하위 라이브러리 계층에 투명하게 원격지 수행을 보장 받을 수 있다. 제안하는 프레임워크 프로토타입은 OpenCL 버전 1.1을 지원하며, 원격 수행 시 기존 응용의 수정을 필요로 하지 않는다. Matrix Multiplication의 다양한 사이즈를 이용한 실험결과 원격지 수행이 로컬 수행 보다 최대 4.9배 향상됨을 볼 수 있었으며, LavaMD 실험의 경우 최대 3.2배 정도의 수행 성능 향상을 볼 수 있었음.
Abstract
In this paper, we propose the framework that enables a local GPGPU application to run in remote site by offloading to support the system which does not have the GPGPU or has low performance GPGPU. This framework sends the invoked APIs from the application to the remote site using the newly defined remote transmission library instead of the original OpenCL library. In the remote site, the execution results of the received APIs are sent to the local machine. Since these results are transferred to the user application through the remote transmission library in the local site, the application is guaranteed the remote execution transparently. The prototype of this framework supports OpenCL version 1.1 and it does not require any modification of the application when it runs in the remote site. The experimental results for remote execution have shown that it performs maximum 4.9 times better than local execution using various Matrix Multiplication size and maximum 3.2 times better than local execution using the LavaMD workload.
참고문헌 (16)
- "CUDA"[URL]
- "OpenCL"[URL]
- "Popular GPU-Accelerated Applications, NVidia" (2012)[URL]
- Eduardo Cuervo, "MAUI: making smartphones last longer with code offload", Proceedings of the 8th international conference on Mobile systems, applications, and services (MobiSys '10) (2010)
- Byung-Gon Chun, "CloneCloud: elastic execution between mobile device and cloud", Proceedings of the sixth conference on Computer systems (EuroSys '11) (2011)
- Gordon, Mark S., "COMET: code offload by migrating execution transparently", Proceedings of the 10th USENIX conference on Operating Systems Design and Implementation (2012), USENIX Association
- Jose Duato, "An efficient implementation of GPU virtualization in high performance clusters", Euro-Par 2009, Parallel Processing - Workshops, volume 6043 of Lecture Notes in Computer Science, 6043, pp.385~394 (2010), Springer-Verlag
- Lin Shi, "vCUDA: GPU accelerated high performance computing in virtual machines", Parallel & Distributed Processing, 2009. IPDPS 2009. IEEE International Symposium on, pp.1~11 (2009)
- Vishakha Gupta, "GPU-accelerated virtual machines", Proceedings of the 3rd ACM Workshop on System-level Virtualization for High Performance Computing (HPCVirt '09), pp.17~24 (2009)
- Jose Duato, "rCUDA: Reducing the number of GPU-based accelerators in high performance clusters", Proc. of International Conference on High Performance Computing and Simulation (HPCS), pp.224~231 (2010)
- Che, S, "Rodinia: A benchmark suite for heterogeneous computing", Proc. of IEEE International Conference on Workload Characterization, pp.44~54 (2009)
- 정진홍, "GPU를 활용한 고성능 컴퓨팅 : 금융 파생 상품 모델링 케이스", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 5(1), pp.30~40 (2009), 한국차세대컴퓨팅학회
- 윤민, "GPU를 이용한 Salsa20 스트림 암호의 병렬화", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 5(1), pp.53~62 (2009), 한국차세대컴퓨팅학회
- 이인, "디테일을 유지하는 대규모 지형의 GPU 기반 가시화 및 편집", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 8(4), pp.35~46 (2012), 한국차세대컴퓨팅학회