CPU/GPU协同并行计算研究：现状与展望

"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。