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The Journal of Supercomputing

Erschienen in:

01.07.2014

SkelCL: a high-level extension of OpenCL for multi-GPU systems

verfasst von: Michel Steuwer, Sergei Gorlatch

Erschienen in: The Journal of Supercomputing | Ausgabe 1/2014

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Abstract

Application development for modern high-performance systems with graphics processing units (GPUs) currently relies on low-level programming approaches like CUDA and OpenCL, which leads to complex, lengthy and error-prone programs. We present SkelCL—a high-level programming approach for systems with multiple GPUs and its implementation as a library on top of OpenCL. SkelCL makes three main enhancements to the OpenCL standard: (1) memory management is simplified using parallel container data types (vectors and matrices); (2) an automatic data (re)distribution mechanism allows for implicit data movements between GPUs and ensures scalability when using multiple GPUs; (3) computations are conveniently expressed using parallel algorithmic patterns (skeletons). We demonstrate how SkelCL is used to implement parallel applications, and we report experimental evaluation of our approach in terms of programming effort and performance.

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Titel: SkelCL: a high-level extension of OpenCL for multi-GPU systems
verfasst von: Michel Steuwer
Sergei Gorlatch
Publikationsdatum: 01.07.2014
Verlag: Springer US
Erschienen in: The Journal of Supercomputing / Ausgabe 1/2014
Print ISSN: 0920-8542
Elektronische ISSN: 1573-0484
DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-014-1213-y

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