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基于GPU的程序分析與并行化研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-05 03:30
  高性能計(jì)算機(jī)是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)和科技實(shí)力的綜合體現(xiàn),也是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、科技發(fā)展,社會(huì)進(jìn)步和國(guó)防安全的重要工具,已成為世界各國(guó)競(jìng)相爭(zhēng)奪的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。在人們追求高性價(jià)比的并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的同時(shí),在許多專用領(lǐng)域的專用計(jì)算部件也發(fā)揮著其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。圖形處理器(GPU,Graphics Processing Unit)就是一種用于通用計(jì)算的專用加速部件。隨著微電子技術(shù)的發(fā)展,圖形處理器,無(wú)論是在集成度還是在數(shù)據(jù)處理能力上都已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)通用處理器,特別是在可編程能力、并行處理能力和應(yīng)用范圍方面得到不斷提升和擴(kuò)展,成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中具備高性能處理能力的部件。目前,國(guó)內(nèi)外針基于GPU的并行化研究,一般都是在原有串行程序的基礎(chǔ)上,由熟悉GPU硬件結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)專業(yè)人員進(jìn)行程序改寫。但由于串行程序并行化后帶來(lái)的各種開銷,使得并行化后的執(zhí)行效率可能不及串行程序的執(zhí)行效率。因此,如何合理地對(duì)串行程序進(jìn)行分析,評(píng)估串行程序并行化后在GPU上的執(zhí)行效率變得尤為重要。本文針對(duì)如何評(píng)估串行程序并行化后在GPU上的執(zhí)行效率展開研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:一、研究支持CUDA架構(gòu)的GPU多線程硬件體系結(jié)構(gòu)以及編程模型。在分析目前... 

【文章來(lái)源】:戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于GPU的程序分析與并行化研究


GPU與CPU單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力對(duì)比圖

對(duì)比圖,存儲(chǔ)帶寬,對(duì)比圖,計(jì)算能力


6 個(gè)月就有新的產(chǎn)品問(wèn)世、每隔 12 個(gè)月性能就會(huì)增長(zhǎng)一倍,以大大速發(fā)展。圖 1、圖 2 是當(dāng)前主流 CPU 與 GPU 的理論單精度浮點(diǎn)處寬的對(duì)比圖[7]。圖 1 GPU 與 CPU 單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力對(duì)比圖

對(duì)比圖,計(jì)算能力,對(duì)比圖,主流


6 個(gè)月就有新的產(chǎn)品問(wèn)世、每隔 12 個(gè)月性能就會(huì)增長(zhǎng)一倍,以大大速發(fā)展。圖 1、圖 2 是當(dāng)前主流 CPU 與 GPU 的理論單精度浮點(diǎn)處寬的對(duì)比圖[7]。圖 1 GPU 與 CPU 單精度浮點(diǎn)計(jì)算能力對(duì)比圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]GPGPU性能模型及應(yīng)用實(shí)例分析[J]. 韓博,周秉鋒.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2009(09)
[2]一種基于可編程圖形硬件的快速三維圖像重建算法[J]. 梁亮,張定華,毛海鵬,顧娟.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2006(01)
[3]基于FDK法的三維CT快速計(jì)算方法[J]. 張曉帆,何明一.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(31)
[4]圖形處理器用于通用計(jì)算的技術(shù)、現(xiàn)狀及其挑戰(zhàn)[J]. 吳恩華.  軟件學(xué)報(bào). 2004(10)
[5]基于圖形處理器(GPU)的通用計(jì)算[J]. 吳恩華,柳有權(quán).  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2004(05)

博士論文
[1]并行化編譯中數(shù)據(jù)和計(jì)算的自動(dòng)劃分及優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 董春麗.解放軍信息工程大學(xué) 2007



本文編號(hào):3418910

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