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In this paper, we study the use of an Operand-Width-Aware Register (OWAR) packing mechanism for graphics processing unit (GPU) energy saving. In order to efficiently use the GPU register file (RF), OWAR employs a power gating method to shut down unused register sub-arrays in order to reduce dynamic and leakage energy consumption of RF. As the number of register accesses was reduced due to the packing of the narrow width operands, the dynamic energy dissipation was further decreased. Finally, with the help of RF usage optimized by register packing, OWAR allowed GPUs to support more thread-level parallelism (TLP) through assigning additional thread blocks on streaming multiprocessors (SMs) for general-purpose GPU (GPGPU) applications that suffered from the deficiency of register resources. The extra TLP opens opportunities for hiding more memory latencies and thus reducing the overall execution time, which can lower the overall energy consumption. We evaluated OWAR using a set of representative GPU benchmarks. The experimental results showed that compared to the baseline without optimization, OWAR can reduce the GPGPU’s total energy up to 29.6% and 9.5% on average. In addition, OWAR achieved performance improvement up to 1.97X and 1.18X on average.
#Graphics processing units (GPUs) #Register file #Leakage energy #Narrow-width operands

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUND OVERVIEW
III. MOTIVATION
IV. OPERAND-WIDTH-AWARE REGISTER PACKING MECHANISM
V. METHODOLOGY AND HARDWARE DETAILS
VI. EXPERIMENTAL RESULTS
VII. RELATED WORK
VIII. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
K. Fatahalian and M. Houston, “A closer look at GPUs,” Communications of the ACM, vol. 51, no. 10, pp. 50-57, 2008. google schola S. Che, M. Boyer, J. Meng, D. Tarjan, J. W. Sheaffer, and K. Skadron, “A performance study of general-purpose applications on graphics processors using CUDA,” Journal of Parallel and Distributed Computing, vol. 68, no. 10, pp. 1370-1380, 2008. google schola P. Karnick, “GPGPU: general purpose computing on graphics hardware,” 2006; https://www.researchgate.net/publication/262293516_GPGPU_General_purpose_computation_on_graphics_hardware. google schola E. Lindholm, J. Nickolls, S. Oberman, and J. Montrym, “NVIDIA Tesla: a unified graphics and computing architecture,” IEEE Micro, vol. 28, no. 2, pp. 39-55, 2008. google schola NVIDIA, NVIDIA’s Next Generation CUDA Compute Architecture: Fermi. Santa Clara, CA: NVIDIA, 2009. google schola

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