CPU-GPU异构并行编程模型与编译优化关键研究

随着半导体技术的发展，现代处理器不再局限于单一的架构，而是朝着异构并行化方向发展，以CPU和GPU为代表的多核处理器已经成为高性能计算的重要组成部分。本文聚焦于"面向CPU-GPU异构并行系统的编程模型与编译优化关键技术研究"这一主题，主要探讨以下几个关键知识点： 1. **异构系统背景**： 随着单芯片晶体管数量的激增，主频增长受限，多核并行成为提升性能的关键。CPU通常有4-8个核心，而GPU则包含数十到数百个核心，其初始设计用于图形处理，但其并行处理能力使得它们在非图形领域展现出巨大的潜力，形成GPGPU（通用计算在GPU上）。 2. **GPU架构特点**： GPU简化了复杂的逻辑功能，如分支预测和乱序执行，以集中更多的晶体管于计算核心，提高并行执行效率，从而实现比CPU更高的计算性能。这使得GPU成为计算密集型任务的理想加速器。 3. **编程模型**： 本文着重研究如何在CPU和GPU之间建立有效的编程模型，包括数据传输、任务调度和资源共享等问题，以确保两种不同架构之间的协同工作。 4. **存储访问优化**： GPU的内存访问模式与CPU有很大差异，因此优化GPU的存储访问策略是提高整体性能的关键。这可能涉及到内存层次结构、缓存策略和内存带宽管理等方面。 5. **编译优化**： 为了充分发挥CPU和GPU的优势，编译器需要进行针对性的优化，包括代码转换、指令调度和数据布局优化，以减少跨架构间的开销，并确保任务能在GPU上高效运行。 6. **研究目标与应用**： 本研究旨在为CPU-GPU异构系统提供一套全面的编程和编译框架，旨在高性能计算、桌面计算和嵌入式计算等领域广泛应用，推动相关技术的发展和优化。 通过以上研究，作者唐滔在计算机科学与技术的计算机体系结构方向上，探讨了如何有效地利用CPU和GPU的异构特性，提高系统的性能和能效，为高性能计算时代的并行程序设计提供了理论支持和技术指导。该研究对于推动异构计算平台的广泛应用具有重要意义。