本文選題：矩量法 + 異構平臺��； 參考：《微波學報》2014年S1期

【摘要】：本文主要研究了在CPU/GPU異構集群上的并行矩量法的加速技術。本文設計出一種MPI/CUDA軟件編程架構,解決了CPU/GPU異構集群上并行LU分解跨節(jié)點計算的難題。此架構基于矩陣分塊二維循環(huán)分布的數(shù)據(jù)分配策略,利用MPI實現(xiàn)計算節(jié)點之間的通信,同時利用GPU加速矩陣更新過程。為了突破GPU顯存對LU分解的矩陣規(guī)模的限制,本文進一步研究了"顯存—內(nèi)存"核外算法。為了優(yōu)化算法性能,本文提出了基于"CUDA流"技術和"異步通信"技術的設計方案,實現(xiàn)了GPU通信與計算的重疊,有效隱藏了GPU通信時間,獲到了明顯的加速效果。
[Abstract]:This paper mainly studies the acceleration technique of parallel mom on CPU / GPU heterogeneous clusters. In this paper, a MPI / CUDA software programming architecture is designed to solve the problem of parallel LU decomposition across nodes on CPU / GPU heterogeneous clusters. Based on the data allocation strategy of matrix block two-dimensional cyclic distribution, MPI is used to realize the communication between computing nodes, and GPU is used to accelerate the matrix updating process. In order to break through the limitation of GPU memory on the matrix size of LU decomposition, this paper further studies the "memory" out-of-core algorithm. In order to optimize the performance of the algorithm, this paper proposes a design scheme based on "CUDA stream" technology and "asynchronous communication" technology, which realizes the overlap of GPU communication and computation, effectively hides the GPU communication time, and achieves obvious acceleration effect.
【作者單位】： 西安電子科技大學電子工程學院;
【分類號】：TP332;TP338.6

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2075387