GPUで不規則な問題を効率的に処理するための予測実行カーネル選択

GPUは規則的な問題向けに設計されているため、不規則データを処理する際に負荷の偏りが発生する。我々は、不規則ワークロードに対するカーネルを動的に選択するための機械学習ベースの予測フレームワーク「Seer」を提案する。