ACM Transactions on Architecture and Code Optimization· 2026Q2
PPT-GPU 2.0: NVIDIA GPU'lar için Doğrulanmış, Doğru ve Ölçeklenebilir Modelleme
PPT-GPU 2.0: A Validated, Accurate, and Scalable Modeling of NVIDIA GPUs
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
PPT-GPU 2.0, NVIDIA GPU'ları (Volta, Turing, Ampere) %16,4 aktif döngüler ve %5,7 tensör çekirdekleri için ortalama hatalarla daha iyi doğrulukla modeller ve Accel-Sim'den 33,51 kat daha hızlı simülasyon yapar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- PPT-GPU 2.0, NVIDIA Volta, Turing ve Ampere GPU mimarilerini modeller.
- Paylaşılan bellek, tensör çekirdekleri için ayrıntılı modelleme içerir ve doluluk için yeni bir 'Denge Modeli' sunar.
- Aktif döngüler için %16,4, standart işlem hatları için %9,3 ve tensör çekirdekleri için %5,7 ortalama hata oranları elde eder.
- Accel-Sim'e kıyasla simülasyon süresinde 33,51 kat hızlanma gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Performance modeling and simulation tools (ModSim) for GPUs continue to be indispensable for performance optimization and a deeper understanding of their complex behaviors and architectures. We detail PPT-GPU 2.0, highlighting significant updates and improvements to PPT-GPU. These include a detailed modeling of the Ampere architecture, including shared memory and tensor cores, while extending coverage across Volta, Turing, and Ampere. Furthermore, we introduce a new GPU occupancy model, “Balance Model”. New performance metrics are also incorporated, including the maximum/minimum number of blocks executed concurrently per streaming Multiprocessor, and the active cycles for each execution pipeline. We evaluate PPT-GPU 2.0 on A100 GPUs, an Ampere architecture. We validate the results using a diverse set of benchmarks compared against real hardware, utilizing NVIDIA Nsight Compute, Accel-Sim (a cycle-accurate simulator), and HyFiSS. PPT-GPU 2.0 demonstrates notable accuracy improvements. For instance, it achieves an average error of 16.4% for active cycles, 9.3% for standard execution pipelines and 5.7% for tensor cores, while maintaining high accuracy for memory hierarchy (8% L1, 21.4% L2 hit rates, and 16.4% for IPC) and execution pipeline modeling. It achieves a 33.51x speedup in simulation time compared with Accel-Sim.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ACM Transactions on Architecture and Code Optimization, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science