提升节点内并行性能：多核CPU与GPU协同的混合绘制模型

本文主要探讨的是"面向多核CPU多GPU的节点内并行混合绘制模型"，这是一项针对分布式并行渲染集群节点的研究。在现代计算环境中，节点内通常会配置多核CPU和多个GPU，以提升计算效率。然而，现有的并行绘制模型存在两个主要问题：一是未能充分利用多核CPU的强大计算能力，二是将渲染、读取和合成这三个关键阶段串联起来，导致GPU在处理过程中频繁闲置，从而显著降低了整体的并行渲染性能。 针对这些问题，研究者提出了一个创新的并行混合绘制模型。该模型的核心思想是通过软件绘制与硬件绘制的结合，将图像合成这一任务从GPU的工作流程中分离出来。通过引入DMA（Direct Memory Access）异步传输机制，模型构建了一个包含绘制、读回和合成三个阶段的并行流水线。这样，CPU可以同时执行多个任务，而GPU则专注于图形处理，减少了资源的闲置，提高了资源利用率。 与传统的节点内并行绘制模型相比，新的并行混合模型不仅显著降低了GPU的闲置率，还提升了CPU的使用效率。实验结果显示，当使用这种模型处理相同的应用时，其性能可提升3到4倍，显示出更高的数据扩展性和性能扩展性。此外，该模型对于大规模数据和复杂场景的渲染任务表现出更好的适应性和优化效果。 关键词包括"Multi-GPU"（多GPU技术）、"Multi-CPU"（多核心CPU）、"分布式并行绘制"、"异步合成"以及"DMA"，这些都是实现高效并行渲染的关键技术要素。通过这篇论文，作者刘华海等人不仅提出了新的并行绘制策略，也为并行计算在图形处理领域的进一步发展提供了理论基础和实践指导。这项研究对于提高多核CPU和多GPU系统在节点内的并行渲染性能具有重要的实际价值。