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procedia computer science 1, 1 (2010) 1029-1038
SysCellC: a data-flow programming model on multi-GPU
Dominique Houzet 1, Sylvain Huet 1, Anis Rahman 1
(01/05/2010)

High performance computing with low cost machines becomes a reality with GPU. Unfortunately, high performances are achieved when the programmer exploits the architectural specificities of the GPU processors: he has to focus on inter-GPU communications, task allocations among the GPUs, task scheduling, external memory prefetching, and synchronization. In this paper, we propose and evaluate a compile flow. It automates the transformation of a program expressed with the high level system design language SystemC, to its implementation on a cluster of multi-GPU. SystemC constructs and scheduler are directly mapped to the GPU API, preserving their semantic. Inter-GPU communications are abstracted by means of SystemC channels.
1 :  Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab)
CNRS : UMR5216 – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – Université Stendhal - Grenoble III – Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology
Informatique/Calcul parallèle, distribué et partagé

Informatique/Traitement du signal et de l'image

Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image
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