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영어

Although GPGPU (General-Purpose GPU) can maximize performance by parallelizing a task with tens of thousands of threads, those threads are internally grouped into a thread block, which is a base unit for processing and resource allocation. A thread block scheduler is a specialized hardware gadget whose role is to allocate thread blocks to GPGPU processing hardware in a round-robin manner. However, round-robin is a sequential allocation policy and is not optimized for GPGPU resource utilization. In this paper, we propose a thread block scheduler model which can analyze and quantify performances for various thread block scheduling policies. Experiment results from the implemented simulator of our model show that the legacy hardware thread block scheduling does not behave well when workload becomes heavy.

한국어

GPGPU(General-Purpose GPU)는 수만 단위의 스레드들을 병렬적으로 수행하여 성능을 최대화시킬 수 있지 만, 실질적으로는 스레드들을 그룹화하여 스레드블록(Thread Block) 단위로 작업을 정의하고 GPGPU 하드웨어 자원의 할당 단위로 활용한다. 이러한 역할을 담당하는 스레드블록 스케줄러는 GPGPU내에 하드웨어적으로 구현되어 있으며, 스레드블록들을 하드웨어 자원들에게 라운드로빈 방식으로 할당한다. 그런데, 라운드로빈 정책은 단순 순차 할당 방식으 로서 GPGPU 하드웨어 자원의 활용도에 최적화되어 있지 않다. 본 논문에서는 다양한 스레드블록 스케줄링 방식의 성능 을 정량적으로 분석할 수 있는 스레드블록 스케줄러 모델을 제안하고, 구현된 시뮬레이터의 성능 결과를 통해 기존 GPGPU의 스레드블록 스케줄링 방식이 작업 부하가 높은 경우에는 적합하지 않음을 보이고자 한다.