When using heterogeneous hardware, barriers of technical skills such as OpenMP, CUDA and OpenCL are high. Based on that, I have proposed environment-adaptive software that enables automatic conversion, configuration. However, including existing technologies, there has been no research to properly and automatically offload the mixed offloading destination environment such as GPU, FPGA and many core CPU. In this paper, as a new element of environment-adaptive software, I study a method for offloading applications properly and automatically in the environment where the offloading destination is mixed with GPU, FPGA and many core CPU.


翻译:在使用各种硬件、诸如OpenMP、CUDA和OpenCL等技术技能壁垒时,我提出了有利于自动转换和配置的适应环境软件,但包括现有技术在内,没有进行适当和自动卸载混合卸载目的地环境的研究,如GPU、FPGA和许多核心CPU。在本文中,作为环境适应软件的一个新元素,我研究了一种在卸载目的地与GPU、FPGA和许多核心CPU混合的环境中适当和自动卸载应用程序的方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
专知会员服务
115+阅读 · 2019年12月24日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
专知会员服务
115+阅读 · 2019年12月24日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
计算机类 | PLDI 2020等国际会议信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月8日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员