著者
小谷 裕基 伊野 文彦 萩原 兼一
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2006, no.106, pp.37-42, 2006-10-06

本稿では,GPUグリッドにおける遊休資源の定義を示し,資源選択手法を提案する.ここでGPUグリッドとは,GPUを装備するPCを計算資源とするデスクトップグリッドを指し,GPUを用いる大規模な汎用計算処理の実現を目的とする.定義は次の2つの観点に基づいて実験的に定める.(1)資源所有者への外乱を最小化すること,および(2)グリッドユーザへ提供する演算性能を最大化すること.提案手法は低オーバヘッドで遊休GPUを検出することを目的として,スクリーンセーバを基とし,資源のVRAM便用量およびCPU使用率を調べる.また,ベンチマークおよびマッチメイキングを組み合わせることで資源選択を実現する.実験の結果,遊休資源の定義が妥当であることを示せた.また,高々262ミリ秒の低オーバヘッドで遊休資源を検出できた.This paper presents a resource selection method and shows a definition of idle resources for the GPU Grid. The GPU grid here consists of desktop computers at home and the office, utilizing idle GPUs and CPUs as computational engines for GPGPU applications. We experimentally define the idle state that minimizes interference to resource owners and maximizes application performance provided to grid users. Our method is based on a screensaver-based approach with low overhead sensors. The sensors detect idle GPUs by checking video random access memory (VRAM) usage and CPU usage on each computer. Detected resources are then selected according to a matchmaking framework and benchmark results. The experimental results show that the definition is reasonable. We also find that our method achieves a low overhead of at most 262 ms, minimizing interference to resource owners.

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