优化OpenCL：异构计算平台编译期优化新方法

"裴根，朱振国，孔颖(重庆交通大学信息与工程学院，重庆404100)在2013年发表的学术论文中，提出了一种针对异构计算平台的OpenCL编译期优化方法，旨在通过减少存储器读写提升运行速度。他们将设备端的冗余操作移至主机端或新设备端kernel执行，利用异构计算平台的优势，优化效果较传统方法更为灵活。测试表明，此方法在原有编译器优化基础上最高可使OpenCL性能提升270%。" 本文主要探讨了在OpenCL编程环境下，如何针对异构计算平台进行编译优化。OpenCL，即开放计算语言，是一种跨平台的并行编程模型，适用于各种异构硬件，如GPU、CPU等。在异构计算中，由于设备间的计算能力和存储结构差异，优化编译过程显得尤为重要，因为它直接影响程序的执行效率。 作者指出，传统的编译优化方法可能无法充分利用异构环境的特性。因此，他们提出了一种新的编译期优化策略，该策略关注于识别和处理设备端的冗余操作。具体来说，当发现设备端有重复或不必要的计算任务时，该方法会将这些任务提前到主机端执行，或者创建新的设备端kernel来处理。这种优化方式减少了对设备存储器的读写操作，从而降低了数据传输的开销，提高了整体运行效率。 测试结果表明，这一编译期优化方法在多种情况下都能显著提升OpenCL程序的执行速度。在一些测试用例中，优化后的程序运行速度比未经优化时提高了270%，这显示出该方法的有效性和广泛适用性。优化效果的显著提升，不仅证明了新方法的创新性，也验证了其在实际应用中的潜力。 该研究对于理解和改进异构计算平台上的OpenCL应用程序性能具有重要的理论和实践价值。它为OpenCL开发者提供了一种新的编译优化思路，有助于提升大规模并行计算任务的效率，特别是在处理大数据和复杂计算问题时。同时，这种方法的灵活性意味着它可以适应不断发展的硬件架构和技术趋势，为未来的优化工作提供了借鉴。