Avaliação da Auto-Adaptação de Micro-Lote para aplicação de Processamento de Streaming em GPUs
Resumo
Este artigo apresenta uma avaliação de algoritmos para regular a latência através da auto-adaptação de micro-lote em sistemas de processamento de streaming acelerados por GPU. Os resultados demonstraram que o algoritmo com o fator de adaptação fixo conseguiu ficar por mais tempo na região de latência especificada para a aplicação.
Referências
De Matteis, T., Mencagli, G., De Sensi, D., Torquati, M., and Danelutto, M. (2019). Gasser: An auto-tunable system for general sliding-window streaming operators on gpus. IEEE Access, 7:48753-48769.
Stein, C. M., Rockenbach, D. A., Griebler, D., Torquati, M., Mencagli, G., Danelutto, M., and Fernandes, L. G. (2021). Latency-aware adaptive micro-batching techniques for streamed data compression on graphics processing units. volume 33, page e5786.
Stein, C. M., Rockenbach, D. A., Griebler, D., Torquati, M., Mencagli, G., Danelutto, M., and Fernandes, L. G. (2021). Latency-aware adaptive micro-batching techniques for streamed data compression on graphics processing units. volume 33, page e5786.
Publicado
10/05/2023
Como Citar
LEONARCZYK, Ricardo; GRIEBLER, Dalvan.
Avaliação da Auto-Adaptação de Micro-Lote para aplicação de Processamento de Streaming em GPUs. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 23. , 2023, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 123-124.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2023.229267.
