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摘要:
异构计算作为一种特殊的并行计算方式,能根据计算任务的特点发挥不同计算资源的能力,在提高服务器计算性能、能效比和实时性方面有极大优势,但目前异构计算环境存在编程复杂、可信性无法保证的问题.针对以上问题,提出了一个基于状态变迁矩阵(STM)的编程框架,可以集成GPU和FP-GA的资源.通过状态迁移矩阵对CUDA和Vivado的应用程序接口(API)进行集成,自动生成异构计算所需要的标准C代码.通过PCIe总线连接GPU和FPGA设备,从而可以在这些异构计算单元之间进行数据传输,中间无需使用系统CPU内存.并且通过GPUDirect RDM A实现了FPGA作为主控器的PCIe通信,突破了GPU作为主控器的PCIe通信当中读取操作的短板.实验表明,相比共享内存的通信方式,FPGA作为主控器的PCIe通信方式的通信效率提高了1.4倍,实现的数据速率接近理论带宽的最大值.
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文献信息
篇名 基于PCIe的高性能FPGA-GPU-CPU异构编程架构
来源期刊 计算机工程与科学 学科
关键词 状态变迁矩阵 异构计算 FPGA GPU PCIe
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 高性能计算
研究方向 页码范围 641-651
页数 11页 分类号 TP303
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2021.04.010
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
状态变迁矩阵
异构计算
FPGA
GPU
PCIe
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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