gpu并行综述协同cpu计算 第38卷第3期2011年3月计算机科学ComputerScienceVo1.38No.3Mar2011CPU/GPU协同并行计算研究综述卢风顺宋君强银福康张理论(国防科学技术大学计算机学院长沙410073)摘要CPU/GPU异构混合并行系统以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台,但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨...
CPU_GPU协同并行计算研究综述
CPUGPU协同并行计算属 于新 兴研究领域是一个开放的课题 / , 、 根据所 用计算资 源的规 模将CPUGPU 协同并 行计算研究划分为三类尔 后从 立项依据研究内容和研究方 法等 方 , , 面重点介 绍了几个混合计算项 目 并指出了可进一步研究的方 向 以期 为领域 科 学家进 行 协同并 行 计算研究 提供 ...
摘要CPU/GPU异构混合并行系统以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台.但其 复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战。CPU/GPU协同并行计算属于新兴研究领域,是一个开放的课题。 根据所用计算资源的规模将CPU/GPU协同并行计算研究划分为三类,尔后从立项依据、研究内容和研究方法等方 面重点介...
并行计算,尤其是利用GPU和CUDA来并行加速是很诱人的一门技术。然而,从我个人的经验来讲,写一个并行计算程序比写一个串行程序难多了。难点主要体现在以下几点: 1. 并行程序需要更长的代码,从而增加了工作量; 2. 并行程序的各个进程执行进度不确定,增加了debug的困难。
GPU的原理和优势主要表现在其具备大规模并行计算能力，适用于处理图形渲染等计算密集型任务。为了充分发挥GPU的计算能力，需要研究GPU的存储器和指令集等硬件架构，并探讨如何优化数据传输和任务调度。CPU的多核心并发控制是实现并行计算的重要手段之一。通过研究多核心并发控制的算法和机制，可以使得CPU的各个核心能够协同...
协同并行计算GPU计算性能优化可扩展With the features of tremendous capability, high performance/price ratio and low power, the heterogeneous hybrid CPU/GPU parallel systems have become the new high performance computing platforms. However, the architecture complexity of the hybrid system poses many ...
CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口(API),允许软件使用某些类型的图形处理单元(GPU)进行加速通用处理,这种方法称为GPU上的通用计算(GPGPU)。CUDA是一个软件层,可以直接访问GPU的虚拟指令集和用于执行计算内核的并行计算元素。除了驱动程序和运行时内核外,CUDA平台还包括编译器、库和开发工具,以帮助程序员加速其...
是的，CPU也有并行计算的能力，并且CPU并行计算的起步时间要早于GPU并行计算。既然提到了CPU并行计算嘛，那我们不妨先看一些和CPU并行计算有关的知识。英特尔在CPU并行计算领域中已经取得了一些成就，最著名的当属英特尔旗下的Xeon Phi协同处理器。这种协同处理器最终的产品外观和独立显卡非常相似，单个Xeon Phi协同处理...