異構(gòu)計(jì)算機(jī)結(jié)合了GPU的強(qiáng)大并行能力和CPU的邏輯處理能力,在商業(yè)和科研領(lǐng)域被廣泛使用。但要充分發(fā)揮異構(gòu)計(jì)算機(jī)的性能,需要對(duì)硬件資源進(jìn)行合理的調(diào)配。COStream作為一種數(shù)據(jù)流編程語言具有通信和計(jì)算分離的特點(diǎn),在傳統(tǒng)多核CPU上有良好的并行效果,但面對(duì)異構(gòu)系統(tǒng)的復(fù)雜環(huán)境,其也面臨著設(shè)備間負(fù)載不均衡、通信開銷過大等問題。為了充分發(fā)揮異構(gòu)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),以COStream數(shù)據(jù)流編程語言為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了面向GPU/CPU異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流任務(wù)劃分算法和優(yōu)化方案,包括異構(gòu)負(fù)載均衡劃分算法、設(shè)備間通信節(jié)點(diǎn)優(yōu)化和NDrange(N-Dimension range)優(yōu)化。異構(gòu)負(fù)載均衡劃分算法分為設(shè)備間數(shù)據(jù)流任務(wù)初步劃分、負(fù)載預(yù)估與負(fù)載調(diào)整、設(shè)備內(nèi)任務(wù)劃分三個(gè)步驟,結(jié)合數(shù)據(jù)流圖的并行特性對(duì)數(shù)據(jù)流任務(wù)進(jìn)行層層劃分。該算法具有兩大優(yōu)勢(shì):充分挖掘數(shù)據(jù)流程序的并行特性,將計(jì)算節(jié)點(diǎn)按照其特性劃分到最適合的計(jì)算設(shè)備,發(fā)揮各計(jì)算設(shè)備優(yōu)勢(shì);預(yù)估并調(diào)整了設(shè)備間的負(fù)載情況,在考慮通信開銷的同時(shí)使各設(shè)備之間負(fù)載盡量均衡,提高軟件流水線性能。針對(duì)異構(gòu)設(shè)備間通信開銷大這一問題,設(shè)備間通信節(jié)點(diǎn)優(yōu)化將通信任務(wù)從GPU計(jì)算節(jié)點(diǎn)獨(dú)立,以...

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)和所做的工作
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 面向異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流任務(wù)劃分
    2.1 問題引入
    2.2 設(shè)備間數(shù)據(jù)流任務(wù)初步劃分
    2.3 負(fù)載預(yù)估與負(fù)載調(diào)整
    2.4 設(shè)備內(nèi)任務(wù)劃分
    2.5 本章小結(jié)
3 后端優(yōu)化與代碼生成
    3.1 GPU/CPU間通信節(jié)點(diǎn)優(yōu)化
    3.2 NDrange優(yōu)化
    3.3 數(shù)據(jù)流程序調(diào)度與代碼生成
    3.4 面向異構(gòu)系統(tǒng)的COStream文法擴(kuò)展
    3.5 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與結(jié)果分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和測(cè)試程序
    4.2 異構(gòu)負(fù)載均衡劃分算法實(shí)驗(yàn)
    4.3 異構(gòu)后端優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 存在的問題
    5.3 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào)：3826611