論文の概要: RTGPU: Real-Time GPU Scheduling of Hard Deadline Parallel Tasks with
Fine-Grain Utilization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10463v2
- Date: Wed, 27 Jan 2021 02:22:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-14 18:58:16.394192
- Title: RTGPU: Real-Time GPU Scheduling of Hard Deadline Parallel Tasks with
Fine-Grain Utilization
- Title（参考訳）: RTGPU: 細粒度利用によるハードデッドライン並列タスクのリアルタイムGPUスケジューリング
- Authors: An Zou, Jing Li, Christopher D. Gill, and Xuan Zhang
- Abstract要約: 本論文では,複数のGPUアプリケーションの実行をリアルタイムにスケジュール可能なRTGPUを提案する。
提案手法は,従来の作業に比べてスケジューリング性に優れ,複数のGPUアプリケーションに厳しい期限をリアルタイムに保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.02836935036198
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many emerging cyber-physical systems, such as autonomous vehicles and robots,
rely heavily on artificial intelligence and machine learning algorithms to
perform important system operations. Since these highly parallel applications
are computationally intensive, they need to be accelerated by graphics
processing units (GPUs) to meet stringent timing constraints. However, despite
the wide adoption of GPUs, efficiently scheduling multiple GPU applications
while providing rigorous real-time guarantees remains a challenge. In this
paper, we propose RTGPU, which can schedule the execution of multiple GPU
applications in real-time to meet hard deadlines. Each GPU application can have
multiple CPU execution and memory copy segments, as well as GPU kernels. We
start with a model to explicitly account for the CPU and memory copy segments
of these applications. We then consider the GPU architecture in the development
of a precise timing model for the GPU kernels and leverage a technique known as
persistent threads to implement fine-grained kernel scheduling with improved
performance through interleaved execution. Next, we propose a general method
for scheduling parallel GPU applications in real time. Finally, to schedule
multiple parallel GPU applications, we propose a practical real-time scheduling
algorithm based on federated scheduling and grid search (for GPU kernel
segments) with uniprocessor fixed priority scheduling (for multiple CPU and
memory copy segments). Our approach provides superior schedulability compared
with previous work, and gives real-time guarantees to meet hard deadlines for
multiple GPU applications according to comprehensive validation and evaluation
on a real NVIDIA GTX1080Ti GPU system.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車やロボットなどの新しいサイバー物理システムの多くは、重要なシステム操作を実行するために人工知能と機械学習アルゴリズムに大きく依存しています。
これらの高並列アプリケーションは計算集約性が高いため、厳密なタイミング制約を満たすためにグラフィクス処理ユニット(GPU)によって加速する必要がある。
しかし、GPUの広範な採用にもかかわらず、複数のGPUアプリケーションを効率的にスケジューリングし、厳格なリアルタイム保証を提供することは依然として課題です。
本論文では,複数のGPUアプリケーションの実行をリアルタイムにスケジュールし,厳しい納期に耐えるRTGPUを提案する。
各GPUアプリケーションは、GPUカーネルと同様に、複数のCPU実行およびメモリコピーセグメントを持つことができる。
まず、これらのアプリケーションのCPUとメモリコピーセグメントを明示的に考慮するモデルから始めます。
次に、GPUアーキテクチャをGPUカーネルの正確なタイミングモデルの開発に考慮し、永続スレッドと呼ばれる技術を利用して、インターリーブ実行によるパフォーマンス向上による細かい粒度のカーネルスケジューリングを実装します。
次に,並列GPUアプリケーションをリアルタイムにスケジューリングする一般的な手法を提案する。
最後に,複数の並列gpuアプリケーションをスケジューリングするために,単プロセッサ固定優先度スケジューリング(複数cpuおよびメモリコピーセグメント)によるフェデレーションスケジューリングとグリッド探索(gpuカーネルセグメント)に基づく実用的なリアルタイムスケジューリングアルゴリズムを提案する。
提案手法は,複数のGPUアプリケーションに対して,実際のNVIDIA GTX1080Ti GPUシステムに対する総合的な検証と評価に従って,複数のGPUアプリケーションのハードデッドラインをリアルタイムに保証する。
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