[发明专利]一种CUDA线程放置优化方法有效
| 申请号： | 201910680644.2 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110399182B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 张伟哲;何慧;谢根栓;鲁刚钊 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F9/448 | 分类号： | G06F9/448;G06F9/52;G06F18/2411 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种CUDA线程放置优化方法，涉及基于机器学习的线程优化技术。本发明的目的是提供一种CUDA线程放置优化方法，以实现降低编程人员工作难度以及减少训练数据的获取时间的目的。技术要点：程序信息采集、程序信息处理、机器学习模型训练，程序信息处理是对静态信息和程序运行时信息进行信息汇总、数值化处理、归一化处理得到训练集程序特征，并利用程序执行时间信息集设置标签从而完成标签数据的生成；将训练集程序特征和标签数据作为输入，利用支持向量机算法进行性能建模，得到程序性能预测模型；在线程优化放置应用时，首先需调用程序信息采集模块，采集待优化程序的程序信息，然后输入已训练好的程序性能预测模型，即可获得合适的线程块设置方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 cuda 线程 放置 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种CUDA线程放置优化方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：程序信息采集：包括两个部分：第一部分使用CUDA的性能分析工具nvprof获得程序运行时信息、程序执行时间信息集；第二部分，首先使用LLVM内的工具clang把CUDA源程序转换成中间表示形式，再使用分析pass采集CUDA程序核函数的静态信息；程序信息处理：对静态信息和程序运行时信息进行信息汇总、数值化处理、归一化处理得到训练集程序特征，并利用程序执行时间信息集设置标签从而完成标签数据的生成；机器学习模型训练：将训练集程序特征和标签数据作为输入，利用支持向量机算法进行性能建模，得到程序性能预测模型；在线程优化放置应用时，首先需调用程序信息采集模块，采集待优化程序的程序信息，然后输入已训练好的程序性能预测模型，即可获得合适的线程块设置方案。
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