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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 937 - 940 (4page)
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In the many-core era, Graphics Processing Unit(GPU) have become important for processing data of large volume since General Purpose computation on GPU (GPGPU) achieve high performance successfully. To improve the GPGPU performance, many researches proposed warp scheduling policies. However, various warp scheduling policies show different performance on different kernels, since each kernels shows different characteristics. To address this problem, this paper proposes adaptive warp scheduling policy based on profiling information. Our experimental results show that the adaptive warp scheduling policy achieves average 8.7% performance improvements compared to baseline GPU architecture.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌
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