CPU-GPU异构系统性能评测与优化策略探究

"异构(CPU-GPU)计算机系统性能评测与优化技术研究" 这篇硕士论文主要探讨了在高性能计算领域中，CPU-GPU异构计算机系统性能评测与优化技术的相关议题。随着科技的进步，传统的纯CPU构建的高性能计算机在能耗、散热和成本上面临挑战，而异构体系结构，尤其是融合了CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）的系统，因其高效能和低功耗特性，成为了新的发展方向。 GPU在异构系统中的作用显著，它拥有强大的并行计算能力、高存储带宽和相对较低的能耗，使得GPU在处理大量数据密集型任务时表现出色，特别适合于科学计算等应用。然而，如何有效地利用这种异构架构，提升整体系统的性能，是当前学术界和工业界关注的重点。 论文首先介绍了CPU-GPU异构系统的性能评测，通过执行基准测试程序集来分析系统性能瓶颈。这些基准测试可能包括像LINPACK、HPL这样的科学计算基准，或者是CUDA SDK提供的GPU性能测试工具。通过对测试结果的深入解析，可以找出影响系统性能的关键因素，例如数据传输效率、计算核心利用率、内存访问模式等。 随后，论文提出了针对这些性能制约因素的优化策略。优化可能涉及到代码重构，比如使用更高效的并行算法，或者调整数据在CPU和GPU之间的迁移；可能涉及硬件配置，比如优化GPU内存管理，减少数据拷贝的开销；还可能涉及编程模型的改进，比如充分利用CUDA或OpenCL等编程接口的特性，提高计算效率。 论文以矩阵乘法这一科学计算的经典问题为例，展示了优化方法的实际应用和效果。矩阵乘法是许多科学计算任务的基础，其在GPU上的高效实现能够直观地体现优化的效果。通过对比优化前后的运行时间、计算速度和资源利用率，可以验证优化策略的有效性。 该研究对于理解异构系统的工作机制，提高高性能计算效率，以及指导实际应用中的系统设计和优化具有重要意义。它不仅为CPU-GPU异构系统的性能提升提供了理论依据，也为未来高性能计算机的发展指明了可能的研究路径。