Seer: Predictive Runtime Kernel Selection for Irregular Problems

Modern GPUs are designed for regular problems and suffer from load imbalance when processing irregular data. Prior to our work, a domain expert selects the best kernel to map fine-grained irregular parallelism to a GPU. We instead propose Seer, an abstraction for producing a simple, reproduceable, a...

Celý popis

Podrobná bibliografia

Vydané v:	Proceedings / International Symposium on Code Generation and Optimization s. 133 - 142
Hlavní autori:	Swann, Ryan, Osama, Muhammad, Sangaiah, Karthik, Mahmud, Jalal
Médium:	Konferenčný príspevok..
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	IEEE 02.03.2024
Predmet:	GPU Kernel Kernel Predictor Load Balancing Load modeling Optimization Parallel processing Runtime Sparse Linear Algebra Sparse matrices Vectors
ISSN:	2643-2838
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!