AMD 및 Nvidia 그래픽 프로세서에서의 스텐실 연산: 성능 및 조정 전략

지난 10년 동안, 그래픽 프로세서는 머신 러닝 및 계산 과학을 포함한 고성능 컴퓨팅의 다양한 분야에서 데이터 병렬 작업을 위한 사실상의 가속기가 되었습니다. 그러나 최근 AMD 제조 그래픽 프로세서가 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 도입됨에 따라, 이전 하드웨어 세대에 대해 설정된 조정 전략을 재평가해야 합니다. 본 연구에서는 현대 데이터 센터 그래픽 프로세서에서 스텐실 연산의 성능과 에너지 효율성을 평가하고, 캐시 집약적인 스텐실 커널을 융합하기 위한 조정 전략을 제안합니다. 연구된 사례는 1차원에서 3차원까지의 선형 및 비선형 스텐실 함수 평가를 포함하는 합성과 실제 응용 프로그램으로 구성됩니다. 우리의 실험 결과 AMD 및 Nvidia 그래픽 프로세서 간의 하드웨어 및 소프트웨어에서 주요 차이가 있음을 보여줍니다. 이는 완전한 계산 잠재력에 도달하기 위해 플랫폼별 조정이 필요함을 의미합니다.