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Dymaxion++: A Directive-Based API to Optimize Data Layout and Memory Mapping for Heterogeneous Systems

机译：Dymaxion ++：一种基于指令的API，用于优化异构系统的数据布局和内存映射

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There has been a growing trend in using heterogeneous systems with CPUs and GPUs to solve diverse compute problems. However, high application performance on these platforms relies on efficient memory accesses. For many applications, CPUs and GPUs prefer different memory mappings and data structure layouts. This in turn requires developers to use device-specific strategies for memory access optimizations. Achieving both code and performance portability becomes a challenge for heterogeneous computing. This paper proposes a directive-based API, Dymaxion++, which enables programmers to optimize memory access patterns across devices with a simple interface. Use of Dymaxion++ requires only minimal modifications to existing codes with a small set of pragma extensions. The current framework augments the original Dymaxion framework with a clean abstraction backed by a source-to-source code translator. Dymaxion++ also provides additional programming features to map data structures to GPU's hybrid memory spaces (e.g. texture and constant memory) for different uses. Additionally, data layout transformation is enabled while exchanging data between GPU scratchpad and device memory as well as between system memory and device memory.
机译：使用具有CPU和GPU的异构系统来解决各种计算问题的趋势已经越来越大。但是，这些平台上的高应用程序性能取决于有效的内存访问。对于许多应用程序，CPU和GPU倾向于使用不同的内存映射和数据结构布局。反过来，这要求开发人员使用特定于设备的策略来优化内存访问。实现代码和性能的可移植性成为异构计算的挑战。本文提出了一种基于指令的API Dymaxion ++，它使程序员能够使用一个简单的界面来优化跨设备的内存访问模式。 Dymaxion ++的使用只需要对现有代码进行最小的修改，并带有少量的编译指示扩展名。当前框架通过源到源代码翻译器支持的干净抽象来增强了原始的Dymaxion框架。 Dymaxion ++还提供了其他编程功能，可将数据结构映射到GPU的混合内存空间（例如纹理和常量内存）以用于不同用途。此外，在GPU暂存器和设备内存之间以及系统内存和设备内存之间交换数据时，可以启用数据布局转换。

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