Acceleration of dRMSD Calculation and Efficient Usage of GPU Caches

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00083460" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00083460 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/HPCSim.2015.7237020" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/HPCSim.2015.7237020</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/HPCSim.2015.7237020" target="_blank" >10.1109/HPCSim.2015.7237020</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Acceleration of dRMSD Calculation and Efficient Usage of GPU Caches

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we introduce the GPU acceleration of dRMSD algorithm, used to compare different structures of a molecule. Comparing to multithreaded CPU implementation, we have reached 13.4x speedup in clustering and 62.7x speedup in 1:1 dRMSD computationusing mid-end GPU. The dRMSD computation exposes strong memory locality and thus is compute-bound. Along with conservative implementation using shared memory, we have decided to implement variants of the algorithm using GPU caches to maintain memory locality. Our implementation using cache reaches 96.5 % and 91.6 % of shared memory performance on Fermi and Maxwell, respectively. We have identified several performance pitfalls related to cache blocking in compute-bound codes and suggested optimization techniques to improve the performance.

Název v anglickém jazyce

Acceleration of dRMSD Calculation and Efficient Usage of GPU Caches

Popis výsledku anglicky

In this paper, we introduce the GPU acceleration of dRMSD algorithm, used to compare different structures of a molecule. Comparing to multithreaded CPU implementation, we have reached 13.4x speedup in clustering and 62.7x speedup in 1:1 dRMSD computationusing mid-end GPU. The dRMSD computation exposes strong memory locality and thus is compute-bound. Along with conservative implementation using shared memory, we have decided to implement variants of the algorithm using GPU caches to maintain memory locality. Our implementation using cache reaches 96.5 % and 91.6 % of shared memory performance on Fermi and Maxwell, respectively. We have identified several performance pitfalls related to cache blocking in compute-bound codes and suggested optimization techniques to improve the performance.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/EE2.3.30.0037" target="_blank" >EE2.3.30.0037: Zaměstnáním nejlepších mladých vědců k rozvoji mezinárodní spolupráce</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of IEEE International Conference on High Performance Computing & Simulation

ISBN

9781467378123

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

47-54

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

neuveden

Místo konání akce

Amsterdam, The Nederlands

Datum konání akce

1. 1. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—