Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование
While GPU utilization allows one to speed up computations to the orders of magnitude, memory management remains the bottleneck making it often a challenge to achieve the desired performance. Hence, different memory optimizations are leveraged to make memory being used more effectively. We propose an approach automating memory management utilizing partial evaluation, a program transformation technique that enables data accesses to be pre-computed, optimized, and embedded into the code, saving memory transactions. An empirical evaluation of our approach shows that the transformed program could be up to 8 times as efficient as the original one in the case of CUDA C naïve string pattern matching algorithm implementation.
Язык оригинала | английский |
---|---|
Название основной публикации | PPoPP 2020 - Proceedings of the 2020 25th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming |
Издатель | Association for Computing Machinery |
Страницы | 431-432 |
Число страниц | 2 |
ISBN (электронное издание) | 9781450368186 |
ISBN (печатное издание) | 9781450368186 |
DOI | |
Состояние | Опубликовано - 19 фев 2020 |
Событие | 25th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, PPoPP 2020 - San Diego, Соединенные Штаты Америки Продолжительность: 22 фев 2020 → 26 фев 2020 |
Название | Proceedings of the ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, PPOPP |
---|
конференция | 25th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, PPoPP 2020 |
---|---|
Страна/Tерритория | Соединенные Штаты Америки |
Город | San Diego |
Период | 22/02/20 → 26/02/20 |
ID: 53079211