GPU性能分析：通用计算在现代计算机系统中的发展趋势

本论文《分析GPU通用计算性能》是由Fanfu Meng在2015年提交给加州波利尼西亚州立大学圣路易斯奥比斯波分校，作为其电气工程硕士学位课程的一部分。论文深入探讨了图形处理单元（GPU）在现代计算机系统中的角色演变，以及它们在执行多种计算任务方面的性能分析。 GPU最初设计为专门的图形渲染硬件，但随着时间的发展，已经转变为一个多用途的强大处理器，能够高效地处理包括但不限于科学计算、机器学习、数据处理和并行计算等广泛领域的工作。然而，尽管GPU在许多应用中展现出出色的能力，它们并非在所有情况下都能提供优越的性能。论文的核心内容旨在评估GPU在通用计算任务上的优势和局限性，以及与传统CPU相比的效率和可扩展性。 研究者针对GPU架构进行了详细的性能基准测试，探讨了GPU的特点，如并行处理核心数、内存带宽和计算能力，这些特性如何影响其在诸如浮点运算、整数运算、矩阵运算等计算密集型任务中的表现。此外，论文还可能涵盖了GPU编程模型，比如CUDA和OpenCL，以及如何优化代码以充分利用GPU的特性。 论文的作者通过实验结果和理论分析，揭示了GPU在特定场景下的性能瓶颈，同时也提出了解决方案或建议，以提升GPU在通用计算中的整体效能。为了确保研究的准确性，该论文由电气工程系的John Y. Oliver博士（副教授，CPE项目主任）和两位助理教授Bridget Benson博士及Tina Smilkstein博士组成的委员会进行评审。 这篇硕士论文提供了对GPU在当今计算领域中的关键作用及其性能优化策略的深入洞察，对于理解GPU技术在高性能计算和云计算环境中的潜力具有重要意义。阅读此论文，读者将能够了解到如何充分利用GPU资源来提高计算效率，并且为未来GPU在多核并行处理和高性能计算应用的发展提供有价值的参考。