GPUにおけるカーネル外最適化の性能ポータビリティ：分子ドッキングのケーススタディ
arXiv:2611.06207v1 発表タイプ：新規 要旨：繰り返し実行されるマルチカーネルGPUパイプラインとして構築された不規則な科学アプリケーションにおいては、スループットがカーネルの効率と同程度にカーネル外の判断に依存するため、性能の移植性を実現するのは困難である。分子ドッキングを代表的なケーススタディとして取り上げ、バッチングポリシー、ワーカーの並行度、および各ワーカーごとのメモリ割り当てを明示的な最適化パラメータとして扱うカーネル外チューニング手法を提案する。この手法では、バックエンド依存の占有率主導型の選択を、明示的なリソース制約に基づくより移植性の高い実行戦略に置き換える。本手法をmuDockミニアプリに実装し、マネージャ/ワーカー実行モデル下で複数のホストワーカーが独立したストリームを通じてGPUを共有する環境を構築した。その後、NVIDIA、AMD、Intelの各GPUに対し、CUDA、HIP、SYCLの実装上で評価を行った。評価対象となったすべてのプラットフォーム/バックエンドの組み合わせにおいて、メモリ制約に基づく定式化は占有率主導型のベースラインのピークスループットを上回った。完全にチューニングされた本手法は、テストしたすべての構成でエンドツーエンドのスループットを向上させ、ベースラインに対して平均1.53倍の高速化を達成した。
