Evaluating impacts of micro-architectural metrics on error resilience and performance of general purpose GPU applications
Mikro-mimari metriklerin genel amaçlı GPU uygulama hatalarına ve performansına etkilerinin değerlendirilmesi
- Tez No: 813983
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIL ÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Hızla artan veri işleme görevleri güçlü ve enerji tüketimi açısından verimli heterojen hesaplama ortamları gerektirir ve GPU cihazları birçok görevi paralel şekilde çalıştırarak bu sistemlerdeki yoğun iş yüklerini hızlandırmada önemli bir misyon üstlenir. Artan mimari karmaşıklık ve GPU cihazlarının yaygın şekilde kullanılması güvenlik açısından önemli uygulamalar için hataya karşı dayanıklılığa ilişkin endişeler ortaya çıkarır. Yanı sıra, performansı artırırken enerji tüketimini azaltmayı hedefleyen yaklaşımlar ise hataya karşı dayanıklılığı yakınsamalar yapmak ve faydalanmak yönüyle konuyu ele alır. Hataya karşı dayanıklılığı, hata oluşumuna yönelimi veya çıktıyı çok bozmayacak yakınsamaları değerlendirmek bir programın cihazdaki çalışmasına yönelik kapsamlı bilgilere sahip olmayı gerekli kılar. Bu tezde, GPU'daki gerçek zamanlı çalışmayı mikro mimari ölçümler aracılığıyla sunan ve görselleştiren bir performans ve güç izleme aracı geliştirdik. Bu araç sayesinde, çalışma esnasındaki performans darboğazları ve meydana gelen hataların çıktı kalitesini nasıl etkilediği hakkında birçok temel anlayış elde ettik. Daha sonra, GPU uygulamaları için hata güvenlik açığını tahmin eden bir yapı öneriyoruz. Bu yapı, hata toleransını doğru bir şekilde tahmin etmeyi sağlar ve önemli çaba gerektiren hata oluşma olasılığını analiz etmekten kurtarır. İzleme aracıyla gözlemlenen performans darboğazları ve tahmin deneyleri sırasında elde edilen hata yayılımı gözlemlerini temel alarak, özellikle bellek kullanımından kaynaklı GPU programlarının performansını ve gücünü iyileştirmeyi hedefleyen donanım tabanlı bir yakınsama aracı sunuyoruz. Çalışma zamanında bellek kullanımına yönelik darboğazlarını çözen yakınsama yöntemi çıktıdaki doğruluğu %98'in üzerinde tutarken, performansı 1,49× (en fazla 2,1×) artırır ve enerji tüketimini %28,4 (%52,6'ya kadar) azaltır.
Özet (Çeviri)
Rapidly growing data processing tasks require powerful and energy-efficient heterogeneous computing systems, and GPUs take on a significant mission for those systems in accelerating heavy workloads by executing multiple parallel tasks concurrently. Increasing architectural complexity and widening employment of GPUs bring error resiliency concerns for safety-critical applications. Furthermore, approaches that enhance performance and reduce energy dissipation handle error resiliency on GPUs through approximate computing solutions. Evaluating error resiliency in terms of either identifying error proneness of a system or investigating approximations without much disturbing the output necessities robust knowledge about the execution of a program on a device. In this thesis, we develop a runtime performance and power monitoring tool visualizing the execution with detailed micro-architectural metrics. By utilizing the tool, we acquire several fundamental understandings about runtime performance bottlenecks and how perturbations affect output quality. Afterward, we propose a framework predicting fault vulnerability for error-resilient GPU applications. The framework can accurately estimate error tolerance and saves from analyzing the fault occurrence probability requiring significant effort. Depending on the performance bottlenecks observed with the tool and the error propagation gained during prediction experiments, we introduce a hardware-based approximation computing approach targeting to improve the performance and power of GPU programs, especially memory-bound ones. The approximation method, which resolves memory utilization bottlenecks at runtime, enhances performance by 1.49× (up to 2.1×) and diminishes energy consumption by 28.4% (up to 52.6%) while maintaining the accuracy on the output above 98%.
Benzer Tezler
- Robust image transmission in wireless multimedia sensor networks
Telsiz çoklu ortam duyarga ağlarında dayanıklı imge iletimi
PINAR SARISARAY BÖLÜK
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE
- İklim değişikliğinin arazi örtüsü/arazi kullanımı kapsamında değerlendirilmesi (Samsun ili örneği)
Assessment of the climate change according to land cover/land use (Samsun province)
YELİZ EMECEN
Doktora
Türkçe
2022
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURGÜL ERDEM
- Edirne Tunca Nehri havzası peyzaj karakter analizi değerlendirmesi ve peyzaj yönetimi
Landscape character analysis evaluation and landscape management of Edirne Tunca River basin
EMİNE KELEŞ
Doktora
Türkçe
2022
Peyzaj MimarlığıDüzce ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN UZUN
- Yüklenici firmaların yenileşim yaklaşımlarının değerlendirilmesi
Evaluation of contracting firms' innovation approaches
AKIN TOLGA İLTER
- Artvin merkez ilçe ve yakın çevresinde peyzaj karakter değerlendirmesi ile peyzaj planlama rehberlerinin geliştirilmesi
Developing landscape planning guides with landscape character assesment in Artvin central province and its close environs
MANOLYA ÖZDEMİR DURAK
Doktora
Türkçe
2022
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK HAKAN ALTINÇEKİÇ