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계층적 메모리 구성에 따른 GPU 성능 분석

최홍준(Hongjun Choi) 김종면(Jongmyon Kim) 김철홍(Cheolhong Kim) 2014년

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논문상세정보

- 저자 최홍준(Hongjun Choi) 김종면(Jongmyon Kim) 김철홍(Cheolhong Kim)
- 제어번호 99934689
- 학술지명 한국콘텐츠학회논문지
- 권호사항 Vol. 14 No. 3 [ 2014 ]
- 발행처 한국콘텐츠학회
- 발행처 URL http://www.koreacontents.or.kr
- 자료유형 학술저널
- 수록면 22-32 ( 11쪽)
- 언어 Korean
- 출판년도 2014
- KDC 310
- 등재정보 KCI등재
- 판매처 누리미디어
- 주제어 GPU HierarchicalMemoryArchitecture memory system MemoryRequestMerging 계층적메모리구조 그래픽 처리 장치 메모리시스템 메모리요청병합
- 참고문헌( 23)
유사주제 논문( 2,932)

인용/피인용

' 계층적 메모리 구성에 따른 GPU 성능 분석' 의 주제별 논문영향력

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	공학 gpu hierarchicalmemoryarchitecture memory system memoryrequestmerging 계층적메모리구조 그래픽 처리 장치 메모리시스템 메모리요청병합
2,920	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 논문영향력
주제분류(KDC/DDC)	공학	2,758	0.0%
주제어	gpu	146	0.0%
	hierarchicalmemoryarchitectur ...	1	0.0%
	memory system	7	0.0%
	memoryrequestmerging	1	0.0%
	계층적메모리구조	1	0.0%
	그래픽 처리 장치	21	0.0%
	메모리시스템	5	0.0%
	메모리요청병합	1	0.0%
계		2,941	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수

' 계층적 메모리 구성에 따른 GPU 성능 분석' 의 참고문헌

병렬 응용프로그램 실행 시 GPU 구조에 따른 성능 분석
최홍준 한국콘텐츠학회 논문지 12 (5) : 10 ~ 21 [2012]
범용 응용프로그램 실행 시 하드웨어 구성과 분기 처리 기법에 따른 GPU 성능 분석
최홍준 한국콘텐츠학회 논문지 13 (3) : 9 ~ 21 [2013]
http://www.nvidia.com/object/product_quadro_ fx_5800_us.html
http://www.khronos.org/opencl/
http://www.isuppli.com/
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Thread Block Compaction for Efficient SIMT Control Flow
W. W. L. Fung Proceedingsofthe17thInternational Symposium on High Performance Computer Architecture : 25 ~ 36 [2011]
The SimpleScalartoolset, version 2. 0
D. C. Burger Computer ArchitectureNews 25 (3) : 13 ~ 25 [1997]
The Case for a Single-Chip Multiprocessor
K. Olukotun Proceedingsof 7th Conference on ArchitecturalSupportfor Programming Languages and Operating Systems : 2 ~ 11 [1996]
NVIDIA Tesla:A UnifiedGraphics and Computing Architecture
E. Lindholm IEEE MICRO 28 (2) : 39 ~ 55 [2008]
GPUWattch : Enabling Energy Optimizations in GPGPUs
Aamodt, T.M. ElTantawy, A. Gilani, S. Hetherington, T. Ja, V. Kim, N.S. Leng, J. Proceedingsof the27thInternationalSymposium onComputer Architecture : 487 ~ 498 [2013]
Effect ofInstructionFetchandMemorySchedulingon GPU Performance
N. B. Lakshminarayana Workshop on Language, Compiler, and Architecture Support for GPGPU(in conjunction with HPCA/PPoPP 2010) [2010]
Dynamic Warp Subdivision for Integrated Branch and Memory Divergence Tolerance
Meng, J. Skadron, K. Tarjan, D. Proceedings of37thInternationalSymposium onComputer Architecture : 235 ~ 246 [2010]
Dynamic Warp Formation and Scheduling for Efficient GPU Control Flow
W. W. L. Fung Proceedingsof40thMicroarchitecture : 407 ~ 420 [2007]
Dark Silicon and the End of Multicore Scaling
Blem, E. Burger, D. Esmaeilzadeh, H. Sankaralingam, K. St. Amant, R. Proceedings of International Symposium on Computer Architecture : 365 ~ 376 [2011]
Clock rate versus IPC : the end of the road for conventional microarchitectures
Burger, D. Hrishikesh, M. S. Keckler, S. W. Agarwal, V. Proceedings of the 27th International Symposium on Computer Architecture : 248 ~ 259 [2000]
BrookforGPUs : stream computingongraphics hardware
Buck, I. Fatahalian, K. Foley, T. Hanrahan, P. Horn, D. Houston, M. Sugerman, J. Proceedings of 31th Annual ConferenceonComputerGraphics : 777 ~ 786 [2004]
Analyzing CUDA Workloads Using a Detailed GPU Simulator
A. Bakhoda Proceedingsof9thInternationalSymposium on PerformanceAnalysisofSystemsandSoftware : 163 ~ 174 [2009]
A Survey of General-Purpose Computation on Graphics Hardware
J. D. Owens Euro-graphics2005,StateoftheArtReports : 21 ~ 51 [2005]

계층적 메모리 구성에 따른 GPU 성능 분석

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