CPU/GPU协同并行计算研究:现状与展望
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更新于2024-08-10
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"CPU/GPU协同并行计算研究-zigbee技术实践教程"
这篇文档主要探讨了CPU和GPU协同并行计算的研究,特别是在GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)领域的进展。GPGPU指的是利用原本用于图形处理的GPU进行通用计算,以提升计算效率。
首先,文档提到了GPGPU研究的背景,指出GPU在科学计算、天气预报、地质勘探等多个领域的广泛应用。随着统一渲染架构的发展,越来越多的科研人员开始涉足GPU非图形应用,形成GPGPU研究的新领域。
文档对CPU/GPU协同并行计算的概念进行了分类,主要分为两个层次。第一层次是CPU单纯作为管理角色,GPU执行所有计算任务。第二层次则是CPU和GPU共同承担计算任务,更高效地利用系统资源。文中认为第二层次的协同是未来发展方向,因为CPU通常也拥有强大的计算能力。
接着,文档介绍了GPU通用计算研究,即只使用GPU进行计算,早期的研究需要紧密配合GPU硬件和图形API。随着CUDA等编程模型的出现,GPU在更多领域得到了应用,例如分子动力学模拟、线性代数问题等。
然后,CPU/GPU协同计算研究被讨论,涉及CPU和GPU共同完成计算任务的情况。这些研究通常在单个节点内进行,通过优化任务划分和编程策略,显著提升了计算性能,如矩阵运算、科学计算程序的并行化等。
最后,CPU/GPU协同并行计算研究是关注的重点,这一类研究涉及多个节点的CPU和GPU协同,主要用于解决大规模的科学和工程计算问题。文档列举了一些重大项目,如WRFGPU项目,旨在利用多核CPU和GPU异构平台提高数值天气预报的性能和强可扩展性。
总体而言,这篇文档提供了CPU和GPU协同并行计算的综述,包括其概念、分类、现有研究和未来趋势,对于理解和研究GPGPU领域具有重要的参考价值。
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