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面向GPU存储优化的程序重构方法
被引量：
4
1
作者
陈钢
李国波
吴百锋
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第10期1921-1927,共7页
图形处理器(GPU)的高性价比吸引了越来越多的科学计算.和图形应用相比,科学计算程序存在纷杂的数据依赖和不规则访问,影响其在GPU上的执行性能.为此,提出一种面向GPU体系结构的程序重构方法.通过计算重构增大程序的可并行性和计算密集性...
图形处理器(GPU)的高性价比吸引了越来越多的科学计算.和图形应用相比,科学计算程序存在纷杂的数据依赖和不规则访问,影响其在GPU上的执行性能.为此,提出一种面向GPU体系结构的程序重构方法.通过计算重构增大程序的可并行性和计算密集性,改善GPU上计算资源的利用率.通过数据重构消除程序中的不规则数据访问,使用向量数据类型提高程序的存储带宽.实验结果表明:文中提出的优化方法减少了程序在GPU上的执行时间,获得了1.17～8.91倍的加速比.
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关键词
GPU
科学计算程序
计算重构
数据
重构
存储优化
向量数据类型
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职称材料
题名
面向GPU存储优化的程序重构方法
被引量：
4
1
作者
陈钢
李国波
吴百锋
机构
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第10期1921-1927,共7页
基金
上海市重点学科建设基金项目(B114)资助
AMD大学合作计划基金资助
文摘
图形处理器(GPU)的高性价比吸引了越来越多的科学计算.和图形应用相比,科学计算程序存在纷杂的数据依赖和不规则访问,影响其在GPU上的执行性能.为此,提出一种面向GPU体系结构的程序重构方法.通过计算重构增大程序的可并行性和计算密集性,改善GPU上计算资源的利用率.通过数据重构消除程序中的不规则数据访问,使用向量数据类型提高程序的存储带宽.实验结果表明:文中提出的优化方法减少了程序在GPU上的执行时间,获得了1.17～8.91倍的加速比.
关键词
GPU
科学计算程序
计算重构
数据
重构
存储优化
向量数据类型
Keywords
GPU
scientific computing programs
computation restructuring
data restructuring
memory optimization
vector data type
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向GPU存储优化的程序重构方法
陈钢
李国波
吴百锋
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
4
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