-
题名GPGPU和CUDA统一内存研究现状综述
被引量：2
- 1
-
-
作者
庞文豪
王嘉伦
翁楚良
-
机构
华东师范大学数据科学与工程学院
之江实验室交叉创新研究院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1-15,共15页
-
基金
国家自然科学基金(62272171)
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划(2022C04006)。
-
文摘
在大数据背景下,随着科学计算、人工智能等领域的快速发展,各领域对硬件的算力要求越来越高。图形处理器(GPU)特殊的硬件架构,使其适合进行高并行度的计算,并且近年来GPU与人工智能、科学计算等领域互相发展促进,使GPU功能细化,逐渐发展出了成熟的通用图形处理器(GPGPU),目前GPGPU已成为中央处理器(CPU)最重要的协处理器之一。然而,GPU硬件配置在出厂后不容易更改且显存容量有限,在处理大数据集时显存容量不足的缺点对计算性能造成较大的影响。统一计算设备架构(CUDA)6.0推出了统一内存,使GPGPU和CPU可以共享虚拟内存空间,以此来简化异构编程和扩展GPGPU可访问的内存空间。统一内存为GPGPU处理大数据集提供了一项可行的解决方案,在一定程度上缓解了GPU显存容量较小的问题,但是统一内存的使用也带来了一些性能问题,如何在统一内存中做好内存管理成为性能提升的关键。本研究对CUDA统一内存的发展和应用进行综述,包括CUDA统一内存的特性、发展、优势和局限性以及在人工智能、大数据处理系统等领域的应用和未来的发展前景,为未来使用和优化CUDA统一内存的研究工作提供有价值的参考。
-
关键词
通用图形处理器
统一内存
显存超额订阅
数据管理
异构系统
-
Keywords
General-Purpose Graphics Processing Unit(GPGPU)
unified memory
memory oversubscription
data management
heterogeneous system
-
分类号
TP316
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
