利用GPU进行高性能数据并行计算
早期的游戏, 显卡只是为屏幕上显示像素提供一 个缓存, 所有的图形处理都是由单独完成。图形渲 染适合并行处理, 擅长于执行串行工作的尸实际上难 以胜任这项任务。直到, 年, 机领域第一款户 秋。。出来以后, 游戏的速度、画质才取得了一个 飞跃。户的功能更新很迅速, 平均每一年多便有新一代 的户诞生, 运算速度也越来越快。以下表, 表明 年度尸与尸价格相当的情况下, 户的计算能力已 经远远高于户的计算能力。注户为每秒浮点 运算能力。 ### 利用GPU进行高性能数据并行计算 #### 背景与意义 随着数据库技术的不断成熟、数据挖掘的应用普及、生物基因技术的发展以及历史数据的急剧增长,高性能计算的需求变得日益迫切。传统的高性能计算解决方案通常是通过创建分布式系统来解决大规模计算问题,但这往往伴随着较大的通信开销、较高的故障率、复杂的数据存储结构以及难以控制的数据安全性和保密性等问题。 近年来,随着计算机处理器尤其是GPU(图形处理器)计算能力的飞速提升,高性能计算已经逐渐步入桌面及低端市场领域。这不仅降低了高性能计算的成本门槛,同时也催生了一系列新的并行编程模型和技术的研究与发展。 #### GPU的特点及其优势 早期的计算机游戏中,显卡的主要功能仅仅是为屏幕上显示的像素提供缓存,所有图形处理工作都由CPU(中央处理器)单独完成。然而,图形渲染这类任务非常适合并行处理,而传统的CPU擅长执行的是串行工作,在处理大量图形数据时显得力不从心。直到2006年,首款GPU出现后,游戏的速度和画质实现了质的飞跃。自此之后,GPU的功能更新迅速,平均每年都会推出新一代产品,其运算速度也不断提升。据统计,在同等价格条件下,GPU的计算能力已经远超过CPU。 GPU之所以能够实现如此高的性能,主要有两个关键因素:超长流水线与并行计算能力。通过超长流水线的设计,GPU能够在一个时间周期内完成多个操作,极大地提高了计算效率。此外,GPU采用了SIMD(单指令多数据)架构,可以在同一时间内处理大量的数据,这对于图形渲染这类高度并行的任务尤其有效。 #### 流式编程模型 GPU的编程模型通常基于流式编程模型,该模型允许以高效的方式来构造程序,其中所有数据都表示为流的形式。流可以是一系列相同数据类型的有序集合,如整数流、浮点数流,甚至可以是复杂的点、三角形或变换矩阵流。流可以是任意长度,如果流足够长,则可以实现很高的并行度。在流上可以执行多种操作,包括复制流、从中导出子流、用索引访问流中的特定元素以及用内核函数对流执行计算。 #### 实验案例分析 实验基于NVIDIA的GPU以及CUDA编程语言,在NVIDIA GPU上进行了开发与测试。实验程序采用双线程设计,使用C++编写,并运行在主频为3GHz的CPU上。实验结果表明,GPU版本程序的运行时间包括了输入数据流和输出数据流上传及下载至显卡的时间。 实验选取了AES(高级加密标准)作为加密算法的例子。AES是一种对称加密算法,广泛应用于数据加密场景。该算法接收128位数据输入并输出128位加密后的数据。通过流计算模型,可以有效地实现AES算法的并行化。 另一个实验案例是密码破解,这里使用了MD5算法作为示例。MD5是一种散列算法,可以将任意长度的输入转换为固定长度的128位输出。在实验中,用户可以输入一个长度为5的密码的MD5值,程序则尝试穷举所有可能的密码组合,并使用MD5算法计算出对应的哈希值,然后与用户提供的MD5值进行比较。当找到匹配的密码时,输出该密码。 ### 总结 通过利用GPU的高性能数据并行计算能力,可以在许多计算密集型应用中实现显著的性能提升。无论是图形渲染、数据加密还是密码破解等应用场景,GPU都能够发挥其独特的并行计算优势,为用户提供更高效、更快速的服务。未来,随着GPU技术的不断发展和完善,我们可以期待更多领域的创新和突破。