Auto-tuning of fast fourier transform on graphics processors
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We present an auto-tuning framework for FFTs on graphics processors (GPUs). Due to complex design of the memory and compute subsystems on GPUs, the performance of FFT kernels over the range of possible input parameters can vary widely. We generate several variants for each component of the FFT kernel that, for different cases, are likely to perform well. Our auto-tuner composes variants to generate kernels and selects the best ones. We present heuristics to prune the search space and profile only a small fraction of all possible kernels. We compose optimized kernels to improve the performance of larger FFT computations. We implement the system using the NVIDIA CUDA API and compare its performance to the state-of-the-art FFT libraries. On a range of NVIDIA GPUs and input sizes, our auto-tuned FFTs outperform the NVIDIA CUFFT 3.0 library by up to 38x and deliver up to 3x higher performance compared to a manually-tuned FFT.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Auto-tuning of fast fourier transform on graphics processors
- Date Crossref
- 12/02/2011
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Microsoft (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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University of Illinois Urbana-Champaign pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Microsoft Corporation pays non établi dans la noticeInstitution
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University of Illinois at Urbana-Champaign pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Microsoft (United States), University of Illinois Urbana-Champaign et Microsoft Corporation, avec 1 autre affiliation.
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