计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
11期
23-28
,共6页
GPU%并行算法%功耗%性能
GPU%併行算法%功耗%性能
GPU%병행산법%공모%성능
GPU%Parallel algorithms%Energy conservation%Performance
随着软件和硬件的不断发展,图形处理器(GPUs)已经广泛用于通用计算领域,并作为加速器来协助CPU加速程序的运行.为了追求高性能,GPU往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使其在性能远高于CPU的同时功耗也高于CPU,因此功耗问题已经成为制约GPU发展的重要问题之一.分析了并行程序在GPU上运行时消耗的功耗,提出了并行算法在GPU上运行的功耗评估方法,接着通过并行前缀求和算法对该方法进行了详细的论述与分析.在实验部分通过稀疏矩阵向量乘算法的实际应用对该方法的正确性以及敏感性进行了证明与分析.结果表明,对于给定的程序,在满足性能要求的前提下,最优线程块数、存储访问方式以及任务分配顺序是影响系统功耗的关键因素.
隨著軟件和硬件的不斷髮展,圖形處理器(GPUs)已經廣汎用于通用計算領域,併作為加速器來協助CPU加速程序的運行.為瞭追求高性能,GPU往往包含成百上韆箇覈心運算單元,高密度的計算資源使其在性能遠高于CPU的同時功耗也高于CPU,因此功耗問題已經成為製約GPU髮展的重要問題之一.分析瞭併行程序在GPU上運行時消耗的功耗,提齣瞭併行算法在GPU上運行的功耗評估方法,接著通過併行前綴求和算法對該方法進行瞭詳細的論述與分析.在實驗部分通過稀疏矩陣嚮量乘算法的實際應用對該方法的正確性以及敏感性進行瞭證明與分析.結果錶明,對于給定的程序,在滿足性能要求的前提下,最優線程塊數、存儲訪問方式以及任務分配順序是影響繫統功耗的關鍵因素.
수착연건화경건적불단발전,도형처리기(GPUs)이경엄범용우통용계산영역,병작위가속기래협조CPU가속정서적운행.위료추구고성능,GPU왕왕포함성백상천개핵심운산단원,고밀도적계산자원사기재성능원고우CPU적동시공모야고우CPU,인차공모문제이경성위제약GPU발전적중요문제지일.분석료병행정서재GPU상운행시소모적공모,제출료병행산법재GPU상운행적공모평고방법,접착통과병행전철구화산법대해방법진행료상세적논술여분석.재실험부분통과희소구진향량승산법적실제응용대해방법적정학성이급민감성진행료증명여분석.결과표명,대우급정적정서,재만족성능요구적전제하,최우선정괴수、존저방문방식이급임무분배순서시영향계통공모적관건인소.
