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RIMMS: Runtime Integrated Memory Management System for Heterogeneous Computing
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DOI：10.1145/3760257.png)
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摘要
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异构系统中的高效内存管理由于多样化的计算架构（如CPU、GPU和FPGA）以及编译时未知的动态任务映射而日益具有挑战性。现有方法通常要求程序员显式管理数据放置和传输，或假设静态映射，这限制了可移植性和可扩展性。本文介绍了RIMMS（Runtime Integrated Memory Management System），一个轻量级、运行时管理的、与硬件无关的内存抽象层，它将应用程序开发与底层内存操作解耦。RIMMS透明地跟踪数据位置、管理一致性，并支持在异构计算元件之间高效分配内存，而无需平台特定的调整或代码修改。我们将RIMMS集成到一个基准运行时中，并在CPU+GPU和CPU+FPGA平台上使用完整的雷达信号处理应用程序进行评估。与基准相比，RIMMS在基于GPU的系统上实现最高2.43倍的加速，在基于FPGA的系统上实现最高1.82倍的加速。与最新的异构运行时系统IRIS相比，RIMMS实现了最高3.08倍的加速，同时达到原生CUDA实现的性能，并显著降低了编程复杂度。尽管运行在更高的抽象级别，RIMMS每个内存管理调用仅产生1-2个周期的开销，使其成为低成本解决方案。这些结果表明，RIMMS能够在动态、真实世界的异构环境中提供高性能和增强的程序员生产力。
Keyword:
Hardware-agnostic memory management
heterogeneous computing
runtime integration
期刊
IF:
2.6
论文数:
238
被引数:
2.3K
机构
引用论文
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