【摘 要】
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近几年来,利用图形处理器GPU进行通用计算成为业界的研究热点,原因是它的计算能力是CPU的十几甚至几十倍,更重要的是它的可编程性也在不断提高。目前利用GPU加速通用计算时,
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近几年来,利用图形处理器GPU进行通用计算成为业界的研究热点,原因是它的计算能力是CPU的十几甚至几十倍,更重要的是它的可编程性也在不断提高。目前利用GPU加速通用计算时,一般采用CPU_GPU异构系统。虽然采用这种异构系统可以取得很好的加速比,但较同构系统而言,它的程序开发以及性能优化等问题也同样复杂的多。目前针对CPU__GPU异构系统的编程模型虽然降低了程序开发人员的编程难度,但是在进行计算过程中仍存在一些影响因素,可见性能仍有提升的空间,因此深入研究并优化CUDA编程模型便具有了重要意义。本文主要完成了以下工作:研究分析影响CUDA编程模型性能的瓶颈,包括:访存优化、任务划分、通信延迟等,并针对每一个影响因素提出有效的优化策略。其中访存优化方面提出了一个可协调的静态和动态高速缓存旁路优化架构,它可以在编译时将全局指令按局部性优劣划分为三类,并且在运行期时动态地调整使用缓存和绕过缓存的线程块比例;在任务划分时,本文设计提出了以SM为中心的转换,第一次可以精确的分区调度GPU任务,它解决了如何绕过GPU硬件限制来实现灵活地任务调度控制难题;在通信延迟优化部分,我们提出了长流短流机制,通过将一个kernel的计算切分为多个Kernel来实现数据通信延迟隐藏。为了验证本文提出的各种优化策略的有效性,我们分析研究了生物信息学中的局部序列比对算法Smith-Waterman,设计实现了基于行的Smith-Waterman算法,并在CUDA编程平台上综合运用本文提出的优化策略,优化后的并行程序获得了较高的加速比。
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