OpenCL模型下的GPU性能优化提升策略

面向OpenCL模型的GPU性能优化是一篇重要的研究论文，它关注的是如何在异构处理平台上有效利用GPU的通用计算能力。随着GPU因其高性能和相对较低的成本在通用计算领域日益受到青睐，优化其性能成为关键。本文主要贡献了一种针对OpenCL模型的性能优化策略。 首先，作者构建了源程序的多面体表示，这是一种高级抽象，使得程序的结构和行为可以被清晰地理解和分析。这种方法允许对GPU的内存资源进行精细化管理，包括全局存储器和快速（局部）存储器。全局存储器优化主要关注于数据的存储布局，通过检测存储访问模式来识别可以向量化处理的实例。通过数据空间变换，将这些访问模式转化为利用GPU片外存储器（如显存）向量数据类型的操作，从而显著提升带宽利用率。 其次，针对快速存储器，即GPU的高速缓存，文章提出了数据重用检测机制。通过对程序中数据访问的深入分析，结合OpenCL存储模型的特性，实现了快速而有效的缓存分配和优化。这种策略旨在减少不必要的数据读写，提高片上存储器（如寄存器或缓存）的使用效率，从而进一步提升计算性能。 在实验部分，作者选择了六个测试程序作为评估对象，结果显示采用这种方法后，程序的性能提高了1.6至8.4倍，这充分证明了该优化策略的有效性。这篇论文对GPU性能优化在OpenCL框架下的实践进行了深入探讨，为开发者提供了一种实用的工具和技术，以充分利用GPU在通用计算中的潜力，推动了高性能计算的发展。