cpugpu异构并行计算体系的设计与实现word格式论文.docx

分类号： TP391 密级： 公开 学号： 129070018 工程硕士学位论文CPU-GPU 异构并行计算体系的 的设计与实现学生姓名焦 弘 杰 指导教师刘镇副教授江苏科技大学 二 O 一五年三月A Thesis Submitted in Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of EngineeringThe Design and Implementation of CPU-GPU Heterogeneous Parallel Computing SystemSubmitted by Jiao Hongjie Supervised by Liu ZhenJiangsu University of Science and TechnologyMarch，2015江苏科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包 含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出 重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本 声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日江苏科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文 被查阅和借阅。本人授权江苏科技大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存 和汇编本学位论文。本学位论文属于：(1)必威体育官网网址□，在年解密后适用本授权书。(2)不必威体育官网网址□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日摘要随着终端设备中 CPU 和 GPU 硬件的不断升级，如何为低技术门槛用户提供高性 能计算成为了当前的研究热点。在绿色高性能计算时代，CPU-GPU 异构计算体系能 够提供良好的通用性、性能和效能，具有广阔的发展前景。本文以现有桌面系统中的 CPU 和 GPU 硬件资源为基础，从任务划分和数据传输两方面对原有 CPU-GPU 异构 并行技术进行了优化，降低用户对数据分配和处理的复杂度，设计并实现了 CPU-GPU 异构并行计算体系，提高了终端设备的处理能力。本文的研究内容及成果主要有以下 几个方面：（1）在分析和研究了桌面系统中多核 CPU、GPU 架构，以及原有 CPU-GPU 异 构并行技术的基础上，优化异构并行计算的解决方法，设计了异构并行计算架构，通 过部署基于异构桌面系统的结点组成了并行计算体系。（2）任务分配上，计算体系按照任务的可并行性对任务进行划分，根据各异构 结点的计算资源和带宽条件，从并行执行时间出发，对任务调度算法进行优化，设计 负载平衡调度方案，以实现资源的最优配置。（3）计算体系在存储资源上，整体采用分布式存储的方式，桌面系统内 CPU-GPU 异构并行采用虚拟统一存储的方式，通过全局分布式存储与局部共享存储来平衡整体 性能与编程复杂性。（4）体系采用 CUDA+MPI 的方式对分布式并行通信进行了优化，实现异步处理 模式，以及 GPU-GPU 之间的数据直接传输；结点内在原有 CPU-GPU 异构通信方式 的基础上，优化了基于总线方式的异构通信方法，通过全局数组映射数据存储的方式， 减少数据传输次数，节约计算时间。本文针对体系中并行执行效率和通信传输性能，通过自建数据特征匹配库对该异 构并行计算体系进行了测试。通过实验数据的对比，相比传统 CPU-GPU 异构并行计 算结构，本文所做的优化设计明显提高了计算性能；异构并行计算体系的性能也优于 传统以 CPU 主导的单 GPU 和单 CPU 并行计算体系。关键词 并行计算；高性能计算；CPU-GPU 异构；负载平衡算法AbstractWith the upgrading of CPU and GPU hardware in terminal device, how to provide users with high-performance computing environments has become a research hotspot. In the era of green high-performance computing, CPU-GPU heterogeneous computing system can provide good versatility, performance and productivity, and has broad prospects for development. In this paper, the systems