GPU 并行处理任务管理研究：Irregular Workload 的挑战和解决方案

"HPG2010_Micropolygons_II_Tzeng" 本资源摘要信息是关于HPG 2010会议的参会文档，讨论了多边形技术的相关问题。下面是从该文档中提取的知识点： 1. 并行处理与任务管理：文档讨论了在图形处理单元（GPU）上实现任务管理的重要性，特别是在处理不规则工作负载时。作者提出，通过任务管理，可以更好地匹配输入和输出大小，提高处理效率。 2. 并行计算与数据并行性：文档指出，现代GPU的可编程性允许不同的可编程管道在GPU上运行。作者探讨了如何将管道阶段映射到GPU，以实现高效的并行计算。 3. 不规则工作负载处理：文档讨论了处理不规则工作负载的挑战，包括如何在管道阶段之间存储数据、如何实现负载平衡，以及如何在并行单元之间实现负载平衡。 4. 任务并行性与数据并行性：作者比较了任务并行性和数据并行性两种并行计算模式，指出任务并行性更适合处理不规则工作负载。 5. 可编程管道：文档强调了可编程管道的重要性，指出其可以提高GPU的可编程性和灵活性。 6. 数据存储与负载平衡：作者讨论了在管道阶段之间存储数据的重要性，以避免数据传输的瓶颈问题，并实现负载平衡。 7. 并行计算架构：文档讨论了并行计算架构的设计，包括如何设计管道阶段、如何实现负载平衡和如何提高计算效率。 8. 图形处理单元（GPU）架构：作者讨论了GPU架构的设计，包括如何设计可编程管道、如何实现任务管理和如何提高计算效率。 9. 计算机图形学：文档讨论了计算机图形学的相关问题，包括图形处理、 vertex 和 fragment 处理器等。 10. 并行计算算法：作者讨论了并行计算算法的设计，包括如何设计任务管理算法、如何实现负载平衡和如何提高计算效率。 本资源摘要信息讨论了多边形技术的相关问题，涵盖了并行处理、任务管理、数据并行性、可编程管道、数据存储、负载平衡、并行计算架构、GPU架构和计算机图形学等方面的知识点。