本文關(guān)鍵詞：計(jì)算密集型應(yīng)用在新型眾核處理機(jī)環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)及性能，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：計(jì)算密集型應(yīng)用一直是高性能計(jì)算(HPC)領(lǐng)域的一個(gè)重要話題。然而,計(jì)算密集型應(yīng)用對硬件平臺的計(jì)算能力要求甚高,使得傳統(tǒng)的多處理器系統(tǒng)難以勝任。所幸,擁有大規(guī)模并行計(jì)算能力的新型眾核處理機(jī)的問世改變了這一局面,為計(jì)算密集型應(yīng)用注入了新的活力。當(dāng)前,主流眾核處理機(jī)的代表是NVIDIA的GPGPU和Intel的Xeon Phi,它們是超級計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)集群中廣泛采用的加速器。最新的NVIDIA GPGPU采用Kepler架構(gòu),而Intel 最新推出的Xeon Phi基于MIC架構(gòu),它們都是并行計(jì)算領(lǐng)域的最新技術(shù),卻擁有截然不同的體系結(jié)構(gòu),代表著眾核處理機(jī)的不同發(fā)展方向,因此計(jì)算密集型應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)平臺有了不同的選擇。在業(yè)內(nèi),對于這兩者的比較還缺乏相對系統(tǒng)化的研究。本課題選取了一類典型的計(jì)算密集型應(yīng)用——蒙特卡羅模擬,分別在兩種眾核處理機(jī)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行性能分析和比較。蒙特卡羅模擬的龐大計(jì)算量一直困擾它的應(yīng)用和推廣,其自身求解過程中包含的多次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)天生具有并行性,因此眾核并行計(jì)算可以用來加速蒙特卡羅模擬,蒙特卡羅方法也成為了一個(gè)研究眾核并行計(jì)算的完美切入點(diǎn)。本文的主要工作有：(1)探討了并行計(jì)算的一些基本理論和編程模型。(2)深入研究了NVIDIA GPGPU和Intel Xeon Phi的體系結(jié)構(gòu)與編程方法,并作了相應(yīng)的對比和總結(jié)。(3)闡述了蒙特卡羅模擬的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)及其在系統(tǒng)可靠性分析中的應(yīng)用。(4)選取了兩個(gè)蒙特卡羅模擬在系統(tǒng)可靠性分析中的具體案例,并在Tesla K20X GPU和Xeon Phi 5110P上實(shí)現(xiàn),然后從多個(gè)角度對這兩種加速器進(jìn)行分析和比較。另外,為了更好地對兩者的性能進(jìn)行比較,本文還引入了相對計(jì)算能力的概念。最后,本文得出的結(jié)論是,對于蒙特卡羅模擬這一類計(jì)算密集型應(yīng)用,NVIDIA的GPGPU在數(shù)據(jù)傳輸帶寬、計(jì)算能力等方面優(yōu)于Intel Xeon Phi。
【關(guān)鍵詞】：GPGPU Phi協(xié)處理器 并行計(jì)算 蒙特卡羅
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP38
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景7-10
• 1.1.1 高性能計(jì)算7-8
• 1.1.2 多核處理器的發(fā)展8-9
• 1.1.3 眾核處理機(jī)的出現(xiàn)9-10
• 1.2 課題的研究內(nèi)容10-11
• 1.3 課題的研究目的11
• 1.4 全文組織與安排11-12
• 第二章 并行計(jì)算12-24
• 2.1 并行體系結(jié)構(gòu)12-13
• 2.2 并行編程模型13-22
• 2.2.1 隱式并行模型15
• 2.2.2 數(shù)據(jù)并行模型15-17
• 2.2.3 消息傳遞模型17-19
• 2.2.4 共享存儲模型19-21
• 2.2.5 混合并行模型21-22
• 2.3 并行編程面臨的問題22-24
• 第三章 眾核處理機(jī)及其編程方法24-37
• 3.1 NVIDIA的GPGPU及其編程技術(shù)24-30
• 3.1.1 NVIDIA的Kepler架構(gòu)24-26
• 3.1.2 GPGPU的編程技術(shù)26-30
• 3.2 Xeon Phi協(xié)處理器及其編程技術(shù)30-35
• 3.2.1 Intel的MIC架構(gòu)30-32
• 3.2.2 MIC架構(gòu)的編程技術(shù)32-35
• 3.3 兩種平臺的異同35-37
• 3.3.1 相同之處36
• 3.3.2 不同之處36-37
• 第四章 計(jì)算密集型應(yīng)用舉例37-45
• 4.1 蒙特卡羅模擬37-40
• 4.1.1 蒙特卡羅模擬概述37-38
• 4.1.2 蒙特卡羅模擬的基本原理38
• 4.1.3 蒙特卡羅模擬的基本過程38-39
• 4.1.4 蒙特卡羅模擬的主要應(yīng)用39-40
• 4.2 系統(tǒng)可靠性分析40-45
• 4.2.1 系統(tǒng)可靠性概述40-41
• 4.2.2 系統(tǒng)可靠性分析指標(biāo)41-42
• 4.2.3 系統(tǒng)可靠性分析方法42-45
• 第五章 計(jì)算密集型應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)與分析45-58
• 5.1 應(yīng)用案例的說明45-46
• 5.1.1 應(yīng)用案例一45-46
• 5.1.2 應(yīng)用案例二46
• 5.2 實(shí)現(xiàn)方法46-47
• 5.3 實(shí)現(xiàn)過程47-52
• 5.3.1 隨機(jī)數(shù)的計(jì)算機(jī)生成47-49
• 5.3.2 概率特征的刻畫49
• 5.3.3 蒙特卡羅模擬單次抽樣49-52
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-58
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果53-54
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)分析54-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-59
• 6.1 總結(jié)58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-61
• 讀碩士期間公開發(fā)表的論文61-62
• 致謝62-63

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本文編號：443161