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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Toward Techniques for Auto-tuning GPU Algorithms

verfasst von : Andrew Davidson, John Owens

Erschienen in: Applied Parallel and Scientific Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We introduce a variety of techniques toward autotuning data-parallel algorithms on the GPU. Our techniques tune these algorithms independent of hardware architecture, and attempt to select near-optimum parameters. We work towards a general framework for creating auto-tuned data-parallel algorithms, using these techniques for common algorithms with varying characteristics. Our contributions include tuning a set of algorithms with a variety of computational patterns, with the goal in mind of building a general framework from these results. Our tuning strategy focuses first on identifying the computational patterns an algorithm shows, and then reducing our tuning model based on these observed patterns.

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Metadaten
Titel
Toward Techniques for Auto-tuning GPU Algorithms
verfasst von
Andrew Davidson
John Owens
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28145-7_11