基于众核处理器的多计算模式处理系统设计

众核多计算模式系统的构建 本文介绍了一个基于众核处理器的多计算模式系统的构建，旨在解决复杂应用领域中的高性能计算需求。该系统采用空位标记的方法对计算模式进行构建与切换，结合数据缓冲机制和计算任务加载方式，实现了众核处理机多模式计算的功能。 知识点1：众核处理器的优势 众核处理器相比多核处理器具有更高的计算资源密度、更低的片上通信开销和更高的性能/功耗比，能够为实时系统提供强大的计算能力。 知识点2：计算模式的动态构造 基于众核处理器进行计算模式的动态构造，以适应不同的应用场景和应用任务，成为一种新的研究方向。 知识点3：逻辑核构造能力 文献［1］研究了具有逻辑核构造能力的众核处理器体系结构，其基本思想是基于多个细粒度处理器核构建成粗粒度逻辑核，将不断增加的处理器核转化为单线程串行应用的性能提升。 知识点4：基于类数据流驱动模型的可重构众核处理器结构 文献提出了一种基于类数据流驱动模型的可重构众核处理器结构，实现了逻辑核处理器的运行时可重构机制。 知识点5：自适应调度算法 文献提出了一种支持核资源动态分组的自适应调度算法，通过对任务簇的拆分与合并，动态构建可弹性分区的核逻辑组，实现核资源的隔离优化访问。 知识点6：GPGPU的优化和应用算法加速 GPGPU作为一种典型的众核处理器，有关研究多面向单任务并发执行方面的优化以及应用算法的加速。 知识点7：单任务并行、多任务并行和多任务流式处理 本文以GPGPU为平台，通过研究和设计，构建了单任务并行、多任务并行和多任务流式处理的多计算模式处理系统。 知识点8：众核处理机结构 众核处理机是基于众核控制单元（MPU）与众核处理器（GPGPU）相结合的主、协处理方式构建而成，其逻辑结构如图1所示。 知识点9：CUDA流与Hyper-Q 在统一计算设备架构（ComputeUnifiedDeviceArchitecture，CUDA）编程模型中，CUDA流（CUDAStream）表示GPU的一个操作队列，Hyper-Q是NVIDIA推出的一个新的GPU架构，能够提供更高的计算性能和更低的功耗。 本文介绍了一个基于众核处理器的多计算模式系统的构建，旨在解决复杂应用领域中的高性能计算需求，该系统具有重要的理论价值和实践意义。