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题名基于CPU与GPU的异构模板计算优化研究
被引量：4
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作者
李博
黄东强
贾金芳
吴利
王晓英
黄建强
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机构
青海大学计算机技术与应用系
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期131-137,共7页
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基金
青海省科技厅应用基础研究项目(2022-ZJ-701)
国家自然科学基金(62062059,62162053)
+5 种基金
青海省“昆仑英才·高端创新创业人才”项目
教育部“春晖计划”合作科研项目(QDCH2018001)
青海大学2021年研究生课程建设项目(qdyk-210413)
青海大学2021年度青年科研基金项目(2021-QGY-13)
青海省骨干教师项目
清华大学-宁夏银川水联网数字治水联合研究院横向课题(SKL-IOW-2020TC2004-01)。
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文摘
模板计算是一类使用固定模板的算法,被广泛应用于图像处理、计算流体动力学模拟等领域,现有的模板计算存在计算并行度弱、缓存命中率低、无法充分利用计算资源等问题。在消息传递接口(MPI)计算模型和跨平台多线程(OpenMP)计算模型的基础上提出MPI+OpenMP、统一计算设备架构(CUDA)+OpenMP两种混合计算模型。相较于常规的MPI计算模型,MPI+OpenMP计算模型通过使用MPI进行多节点之间的粗粒度通信,使用OpenMP实现进程内部的细粒度并行计算,并结合单指令多数据、非一致内存访问、数据预取、数据分块等技术,提高模板计算过程中的缓存命中率与计算并行能力,加快计算速度。在只采用CUDA进行模板计算时,CPU的计算资源没有得到充分利用,浪费了大量计算资源,CUDA+OpenMP计算模型通过对计算任务的负载划分让CPU也参与到计算中,以减少通信开销及充分利用CPU的多核并行计算能力。实验结果表明,OpenMP+MPI计算模型相较于MPI计算模型的平均加速比为3.67,CUDA+OpenMP计算模型相较于CUDA计算模型的平均加速比为1.26,OpenMP+MPI和CUDA+OpenMP两种计算模型的性能均得到了显著提升。
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关键词
模板计算
消息传递接口
跨平台多线程
单指令多数据
非一致内存访问
统一计算设备架构
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Keywords
stencil computing
Message Passing Interface(MPI)
Open Multi-Processing(OpenMP)
Single Instruction Multiple Data(SIMD)
Non Uniform Memory Access(NUMA)
Compute Unified Device Architecture(CUDA)
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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