GPU通用计算研究综述：发展趋势与挑战

本文综述了图形处理器（GPU）通用计算的研究历程和最新进展，自2004年这一领域成为科研热点以来，特别是GPGPU（General-Purpose Graphics Processing Unit，通用图形处理器）技术的飞速发展。文章首先概述了GPGPU硬件体系结构的演变，从早期专为图形处理设计到现在的可编程架构，这种变化使得GPU能够执行非图形密集型任务，极大地扩展了其应用范围。 接下来，文章详细探讨了GPGPU在诸如科学计算、机器学习、数据挖掘等领域的研究成果和最新动态。随着数据规模的不断增大，单个GPU的计算能力已经无法满足需求，因此，多GPU计算和GPU集群的解决方案应运而生。研究者们针对GPU集群的硬件异构性问题进行了深入研究，这涉及到不同制造商的GPU兼容性、能耗管理和高效通信等问题。 软件框架是实现多GPU协作的关键，文中提到了Glift、Zippy和CUDASA等典型软件框架。Glift以其简洁易用著称，但可能在复杂任务上的性能有所欠缺；Zippy则注重高效率，适合大规模并行处理，但可能对编程要求较高；CUDASA则是专为CUDA设计，提供了强大的并行计算能力，但可能对CUDA环境依赖性强。文章对这些框架的优点和不足进行了详尽的分析。 最后，文章总结了GPU通用计算研究中面临的挑战，如编程模型的标准化、跨平台兼容性、能源效率优化以及如何进一步提升软件框架的易用性和性能。未来的研究将着重于解决这些问题，以推动GPU通用计算技术在更多领域的广泛应用，并探索新的硬件和软件协同方法，以应对不断增长的数据处理需求。 本文是一篇深度探讨图形处理器通用计算技术发展现状与前景的重要论文，对于理解GPU在现代计算中的角色以及其潜在的应用潜力具有重要意义。