Leveraging data-flowinformation for efficientscheduling of task-parallelprograms on heterogeneoussystems
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 720776
- Danışmanlar: DR. ANTONİU POP
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Manchester
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Writing efficient programs for heterogeneous platforms is challenging: programmers must deal with multiple programming models, partition work for CPUs and accelerators with different compute capabilities, requiring different amounts of parallelism, and manage memory in multiple distinct address spaces. Consequently, programming models which only require expressing parallelism and data dependences can not only unburden the programmer from these technical decisions, but also increase code and performance portability. Past research has identified data-flow task parallel programming models are a good fit for increasing the programmer productivity as well as unleashing the parallel processing power of massively parallel heterogeneous architectures. Especially, the dependence information readily available in the modern data-flow task parallel programming models can be exploited for better task and data placement decisions to achieve higher performance and portability. This thesis focuses on the efficient scheduling of data-flow task parallel programs to a wide range of heterogeneous architectures from multi-core CPUs combined with discrete GPUs to multi-core CPUs with FPGA in system-on-chips. The proposed strategies balance the workload across heterogeneous resources, while simultaneously leveraging the task dependence information available in OpenStream–a platform-neutral and heterogeneity-agnostic data-flow programming model– to optimize the scheduling of tasks and data transfers.
Benzer Tezler
- A security framework for software-defined networks
Yazılım tanımlı ağlar için bir güvenlik çerçevesi
BEYTÜLLAH YİĞİT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH ALAGÖZ
- An artificial intelligence approach for breast cancer treatment
Meme kanseri tedavisinde yapay zeka yaklaşımı
TUĞÇE BELDEK
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
- Kentsel katılım mekanizması olarak dijital ve geleneksel verinin birlikte çalışabilirliği üzerine bir model denemesi, Esenyurt ilçesi kamusal alanları
A model experiment on interoperability of digital and traditional data as an urban participation mechanism, public areas of Esenyurt district
MELİKE AKKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ÖZÇEVİK
- Yapısal eşitlik modellemesi bulgularının kapsamlı bir şekilde değerlendirilebilmesi için bir uygulama geliştirilmesi
Development of an application for the comprehensive evaluation of structural equation modeling findings
KADİR KURT
Doktora
Türkçe
2025
Bilgi ve Belge YönetimiSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL SÜTÜTEMİZ