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Enregistrement W3120587606 · doi:10.1145/3429440

Reducing Energy in GPGPUs through Approximate Trivial Bypassing

2021· article· en· W3120587606 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Embedded Computing Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRegister fileParallel computingGeneral-purpose computing on graphics processing unitsExploitOperandEfficient energy useGraphics processing unitEnergy consumptionOperating systemGraphicsInstruction set

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

General-purpose computing using graphics processing units (GPGPUs) is an attractive option for acceleration of applications with massively data-parallel tasks. While performance of modern GPGPUs is increasing rapidly, the power consumption of these devices is becoming a major concern. In particular, execution units and register file are among the top three most power-hungry components in GPGPUs. In this work, we exploit trivial instructions to reduce power consumption in GPGPUs. Trivial instructions are those instructions that do not need computations, i.e., multiplication by one. We found that, during the course of a program's execution, a GPGPU executes many trivial instructions. Execution of these instructions wastes power unnecessarily. In this work, we propose trivial bypassing which skips execution of trivial instructions and avoids unnecessary allocation of resources for trivial instructions. By power gating execution units and skipping trivial computing, trivial bypassing reduces both static and dynamic power. Also, trivial bypassing reduces dynamic energy of register file by avoiding access to register file for source and/or destination operands of trivial instructions. While trivial bypassing reduces energy of GPGPUs, it has detrimental impact on performance as a power-gated execution unit requires several cycles to resume its normal operation. Conventional warp schedulers are oblivious to the status of execution units. We propose a new warp scheduler that prioritizes warps based on availability of execution units. We also propose a set of new power management techniques to reduce performance penalty of power gating, further. To increase energy saving of trivial bypassing, we also propose approximating operands of instructions. We offer a set of new techniques to approximate both integer and floating-point instructions and increase the pool of trivial instructions. Our evaluations using a diverse set of benchmarks reveal that our proposed techniques are able to reduce energy of execution units by 11.2% and dynamic energy of register file by 12.2% with minimal performance and quality degradation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle