基于CPU-GPU异构平台的性能优化及多核并行编程模型研究

基于CPU-GPU异构平台的性能优化及多核并行编程模型的研究 摘要： 随着图形处理器（GPU）的计算能力和可编程性的不断提高，利用GPU进行通用计算（GPGPU）逐渐成为研究的热点。在CPU-GPU异构模式下，虽然可以获得良好的性能收益，但程序开发和性能优化的复杂度也大大增加。本文针对CPU-GPU异构平台进行了性能优化和多核并行编程模型的研究，分析了影响CPU-GPU异构平台程序性能的因素，并提出了一种简单、平台无关的多核并行编程模型。 关键词：GPU计算；CPU-GPU异构平台；性能优化；多核并行编程；编程模型 1. 引言 随着GPU计算能力的提升和可编程性的增强，利用GPU进行通用计算成为了研究的热点。CPU-GPU异构平台利用GPU进行并行计算可以获得良好的性能收益，但是程序开发和性能优化的复杂度也相应增加。本文旨在研究CPU-GPU异构平台下的性能优化和多核并行编程模型，以提高程序的性能并降低开发的难度。 2. CPU-GPU异构平台性能优化 在CPU-GPU异构系统上进行计算会面临诸多性能瓶颈，如负载均衡、同步与延迟、数据局部性和任务划分等。这些因素对程序的性能起着至关重要的作用。针对这些性能瓶颈，本文提出了相应的优化方法，包括负载均衡策略、同步与延迟优化、数据局部性优化和任务划分优化。通过这些优化措施，可以提高CPU-GPU异构平台上程序的性能。 3. 多核并行编程模型 尽管CUDA编程模型极大地降低了CPU-GPU异构平台编程的难度，但对于大多数串行程序开发者来说，其开发门槛仍然相对较高。而且，当底层的硬件平台发生变化时，软件开发者又需要学习一种新的编程模型，并重新改写已有的程序，这给程序员增加了负担。因此，设计一种使用简单、平台无关的多核并行编程模型具有重要意义。本文提出了一种简单、平台无关的多核并行编程模型，通过该模型可以方便地进行CPU-GPU异构平台上的程序开发，减轻了程序员的负担。 4. 总结与展望 本文针对CPU-GPU异构平台进行了性能优化和多核并行编程模型的研究。通过分析影响CPU-GPU异构平台程序性能的因素，提出了相应的性能优化方法。同时，设计并实现了一种简单、平台无关的多核并行编程模型，使程序开发更加方便。未来的研究可以进一步改进和完善该多核并行编程模型，以提高程序的性能和开发效率。 关键词：GPU计算；CPU-GPU异构平台；性能优化；多核并行编程；编程模型 (字数：418)