面向GPU异构并行系统的多任务流编程模型

摘要：

传统并行编程模型和框架不能有效利用和发挥GPU异构并行系统特点,应用开发难度大,性能优化困难,文中采用混合编程模型思想,建立了一种以协处理器为中心的GPU计算核心与CPU控制相融合的多任务流编程模型.模型将并行任务与CUDA流相结合,利用系统硬件并行性特点实现程序任务级和数据级并行;采用任务间消息通信和任务内数据共享通信方式,既保证对传统并行应用的继承又降低了不同存储空间给应用开发带来的复杂性和难度.基于该编程模型实现了一个运行时支持系统原型,测试结果表明可保证高效的数据通信,且能充分利用系统计算能力,提高了应用程序运行效率.

关键词：GPU、异构并行、编程模型

所属期刊栏目：37

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：the National Natural Science Foundation of ChinaGrant 61173039;the National High Technology Research and Development Program 863 Program of ChinaProject 2012AA01A306,Project 2012AA010904;the National Key Technology R&D Program Project No.2011BAH04B03.本课题得到国家自然科学基金61173039;国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金2012AA01A306,2012AA010904;国家科技支撑计划2011BAH04B03

在线出版日期：2014-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1638-1646