CPU/GPU异构混合系统并行计算优化与研究进展

本文主要探讨了GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）程序的性能优化技术和在异构混合系统中的应用。GPGPU技术利用图形处理器的强大计算能力来执行非图形计算任务，以提升计算性能。文章提到了在CPU/GPU异构平台上的并行计算研究，包括性能优化、协同计算方式、可扩展性研究等方面。 1. **性能优化技术** - 为了充分利用GPU的并行计算能力，研究中提出了针对计算内核、线程组织和内存访问的优化策略。计算内核应设计得适合并行处理，线程组织需确保足够细粒度以隐藏内存访问延迟，同时高效利用GPU的寄存器和缓存资源。 - 访存优化是关键，通过理解程序的数据局部性和内存访问模式，可以利用GPU的层次化内存系统提高计算强度，减少全局存储器访问，从而提升性能。 - 减少CPU-GPU之间的数据传输和同步开销也是优化的重要环节，例如，利用异步操作来避免不必要的等待时间。 2. **CPU/GPU协同计算** - 在异构混合系统中，合理的任务划分和调度策略至关重要。这包括根据计算资源的能力、计算量以及通信成本来划分子任务，以及确定任务调度策略，以保持系统始终处于高负载状态。 - 硬件资源的映射关系直接影响性能，如GPU的缓存和寄存器资源有限，因此线程组织方式需要精心设计以最大化性能。 3. **可扩展性研究** - 可扩展性是高性能计算的重要指标，特别是对于异构系统，由于其复杂的架构和GPU与CPU之间的性能差距，设计可扩展的并行算法更具挑战性。研究应关注如何降低算法对异构系统可扩展性的负面影响，并建立适用于CPU/GPU组合的可扩展性模型。 4. **未来研究方向** - 面向异构混合系统的新型并行算法研究，强调结合硬件特性设计算法，以充分利用各处理器的优势。 - CPU/GPU高效协同方式的研究，探索更有效的计算任务分配、调度策略以及资源映射方法。 - 深入研究GPGPU程序的性能优化技术，以应对计算内核、内存访问和交互开销的挑战。 - 大规模并行程序在异构平台上的可扩展性研究，旨在解决复杂架构下的并行性能提升问题。 GPGPU程序的性能优化技术在提升计算效率和应对异构计算平台的挑战中起着至关重要的作用。通过不断研究和改进，这些技术能够推动高性能计算领域的进步。