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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.
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文献信息
篇名 面向GPU异构并行系统的多任务流编程模型
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 GPU 异构并行 编程模型
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 系统软件与算法
研究方向 页码范围 1638-1646
页数 9页 分类号 TP399
字数 4982字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2014.01638
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘超 西安交通大学计算机科学与技术系 65 434 12.0 19.0
2 董小社 西安交通大学计算机科学与技术系 114 962 16.0 24.0
3 张兴军 西安交通大学计算机科学与技术系 37 347 8.0 18.0
4 王恩东 14 64 4.0 7.0
5 刘袁 西安交通大学计算机科学与技术系 4 27 2.0 4.0
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
GPU
异构并行
编程模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
论文1v1指导