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基于CPU-GPU异构系统的并行应用优化研究汇报人：2024-01-14

CATALOGUE目录引言CPU-GPU异构系统概述并行应用优化技术研究基于CPU-GPU异构系统的并行应用实现实验设计与结果分析总结与展望

01引言

随着计算密集型和数据密集型应用的不断发展，对计算能力的需求不断提升，传统的CPU计算架构已经无法满足这些需求。计算能力提升需求CPU-GPU异构计算通过结合CPU的逻辑处理优势和GPU的并行计算优势，为高性能计算提供了新的解决方案。异构计算的兴起GPU在并行计算方面的能源效率远高于CPU，因此，研究CPU-GPU异构系统的并行应用优化对于提高能源利用效率具有重要意义。能源效率考量研究背景与意义

国外研究现状01国外在CPU-GPU异构计算方面起步较早，已经在多个领域取得了显著的研究成果，如NVIDIA的CUDA编程平台为开发者提供了便捷的GPU编程接口。国内研究现状02近年来，国内在异构计算领域的研究投入不断增加，多所高校和科研机构在该领域取得了重要突破，但与国外先进水平仍存在一定差距。发展趋势03随着深度学习、大数据等技术的不断发展，CPU-GPU异构计算在人工智能、图像处理等领域的应用前景将更加广阔。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究将针对CPU-GPU异构系统的并行应用优化展开深入研究，包括任务划分、数据分配、并行算法设计等方面。研究目的通过本研究，旨在提高CPU-GPU异构系统的并行计算效率，降低能源消耗，为高性能计算领域的发展提供有力支持。研究方法本研究将采用理论分析、模拟仿真和实验验证相结合的方法进行研究。首先通过理论分析建立数学模型，然后通过模拟仿真对模型进行验证和优化，最后通过实验验证研究成果的有效性和实用性。研究内容、目的和方法

02CPU-GPU异构系统概述

结合CPU和GPU的计算能力CPU-GPU异构系统是一种利用中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）协同工作的计算系统，旨在结合两者的优势，提高整体计算性能。异构计算该系统采用异构计算的方式，即不同类型的处理器（CPU和GPU）在同一个系统中协同工作，以加速应用程序的执行速度。CPU-GPU异构系统定义

主从架构在CPU-GPU异构系统中，通常采用主从架构，其中CPU作为主处理器负责控制和管理整个系统，而GPU作为从处理器负责执行高度并行的计算任务。数据传输为了实现高效的数据传输，CPU和GPU之间通过特定的接口（如PCIExpress）进行连接，同时采用优化的数据传输协议，以减少数据传输的延迟和开销。CPU-GPU异构系统架构

并行计算能力通过利用GPU的并行计算能力，CPU-GPU异构系统能够实现高吞吐量，即单位时间内处理更多的数据。高吞吐量节能与传统的仅使用CPU的计算系统相比，CPU-GPU异构系统能够显著降低能耗，因为GPU在处理并行计算任务时具有更高的能效比。GPU具有强大的并行计算能力，能够处理大量数据并行的计算任务，从而显著提高应用程序的执行速度。CPU-GPU异构系统优势

03并行应用优化技术研究

基于任务的并行计算模型将应用划分为一系列独立的任务，通过任务之间的并行执行来提高计算效率。基于数据的并行计算模型将数据划分为多个部分，每个部分在独立的处理单元上进行并行处理。并行算法设计策略针对不同类型的应用，设计高效的并行算法，包括任务划分、数据分配、并行化策略等。并行计算模型与算法设计030201

动态任务划分在运行时根据系统资源和任务负载情况动态地划分任务。任务调度策略根据任务的优先级、依赖关系以及系统资源情况，制定合理的任务调度策略，以实现任务的并行执行和负载均衡。静态任务划分在编译时确定任务的划分方式，将任务分配给不同的处理单元。任务划分与调度策略

数据压缩与解压对传输的数据进行压缩，以减少传输的数据量，并在接收端进行解压，恢复原始数据。使用高效的数据传输库利用专门针对CPU-GPU异构系统优化的数据传输库，提高数据传输的效率。重叠计算与通信通过计算和通信的重叠执行，隐藏数据传输的延迟，提高系统的整体性能。数据局部性优化通过合理的数据布局和访问方式，提高数据的局部性，减少数据传输的开销。数据传输优化方法

04基于CPU-GPU异构系统的并行应用实现

VS针对CPU-GPU异构系统，常见的编程模型包括OpenMP、CUDA、OpenCL等。其中，CUDA是NVIDIA推出的针对其GPU的编程模型，而OpenCL则是一个开放的、跨平台的编程框架，适用于多种类型的异构系统。根据应用需求和硬件环境，选择合适的编程模型是实现高效并行应用的关键。实现过程在实现过程中，首先需要对算法进行并行化设计，识别出可并行的计算部分，并确定数据划分和任务调度策略。然后，使用选定的编程模型编写并行代码，并进行编译和调试。在编写