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近年来,基于图形处理器的通用计算获得了广泛关注,并在多个领域取得了进展.内存OLAP减少了磁盘I/O,但基于单核或多核CPU的计算能力及cache miss成为新的性能瓶颈,从而无法保证好的效率.而图形处理器由于其众多核和高带宽能够很好地适应OLAP计算特性.通过图形处理器来加速任一cuboid的计算,从而提高整个内存OLAP系统的性能.提出了基于图形处理器的分块并行算法,并对算法进行了优化及讨论了数据稀疏和数据分布倾斜等不同条件下的算法.算法通过扩展可以突破内存限制,组成磁盘、内存、显存三级流水线,适应海量数据计算;同时算法也可以作为计算整个cube的基础.通过实验比较,基于图形处理器的算法明显优于四核CPU算法. 相似文献
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图形处理器通用计算关键技术研究综述 总被引:4,自引:0,他引:4
当前图形处理器的通用计算取得长足发展,为适应通用计算图形处理器在硬件体系结构和软件支持方面完成相应调整和改变,面对各种应用领域中数据规模增大的趋势,多GPU系统和GPU集群的研究应用日趋增多.以流处理器及图形处理器硬件体系为依据,介绍学术和工业领域中流处理器及图形处理器体系变化趋势.从软件编程环境、硬件计算与通信等方面展开讨论,阐述通用计算中图形处理器的关键问题,包括编程模型及语言的发展和方向,存储模型的量化研究、访存模式和行为的优化以及分布式存储管理的热点问题,典型通信原型系统的对比及通信难点的分析,GPU片内和片间的负载均衡,可靠性和容错计算,GPU功耗评测及低功耗优化的研究进展.综述在海量数据处理、智能计算、复杂网络、集群应用领域中图形处理器的研究进展及成果.总结在通用计算发展中存在的技术问题和未来挑战. 相似文献
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按照可重配置处理器的体系结构建立并实现功耗模型;模型对处理器的电路级特性进行抽象,基于体系结构级属性和工艺参数进行静态峰值功耗估算,基于性能模拟器进行动态功耗统计,并实现三种条件时钟下的门控技术;可重配置处理器与超标量通用微处理器相比,在性能方面获得的平均加速比为3.59,而在功耗方面的平均增长率仅为1.48;通过实验还说明采用简单的CC1门控技术能有效地降低可重配置系统的功耗和硬件复杂度;该模型为可重配置处理器低功耗设计和编译器级低功耗优化研究奠定了基础。 相似文献
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基于图形处理器的并行方体计算 总被引:1,自引:0,他引:1
方体(cube)计算是数据仓库和联机分析处理(Online analytical processing,OLAP)领域的核心问题,如何提高方体计算性能获得了学术界和工业界的广泛关注,但目前大部分方体算法都没有考虑最新的处理器架构.近年来,处理器从单一计算核心进化为多个或许多个计算核心,如多核CPU、图形处理器(Graphic Processing Units, GPU)等.为了充分利用现代处理器的多核资源,该文提出了基于GPU的并行方体算法GPU-Cubing,算法采用自底向上、广度优先的划分策略,每次并行完成一个cuboid的计算并输出;在计算cuboid过程中多个分区同步处理,分区内多线程并行.GPU-Cubing算法适合GPU体系结构,并行度高.与BUC算法相比,基于真实数据集的完全方体计算可以获得一个数量级以上的加速比,冰山方体获得至少2倍以上的加速. 相似文献
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面向移动设备的3D图形处理器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种面向移动设备的3D图形处理器的设计方法,从图形算法和硬件架构两个层次进行优化.对图形算法进行C语言的仿真模拟,并设计高效的具有并行和流水线结构的图形处理器架构.该架构采用定点的数据通道,拥有一个可编程的顶点处理器和基于像素块的光栅扫描转换模块,降低电路复杂度的同时提高了整体性能.该设计已经在FPGA上验证,并给出了实验结果.实验结果显示该图形处理器结构可以满足移动设备的图形应用要求,具有可行性. 相似文献
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提出一种基于GPU的高程并行插值算法,实现了对三维地表上海量离散点的并行加速渲染。通过高程纹理组织三维地表网格高程数据作为离散点渲染的基础,并通过GLSL编写GPU着色器程序动态控制图形渲染管线,实现视点相关的高程并行插值算法。实验结果表明,提出的基于GPU的高程并行插值算法较传统的内存插值算法,将三维地表上海量离散点的渲染量级从百万级提高到了千万级。 相似文献
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Hardware/software partitioning is an essential step in hardware/software co-design. For large size problems, it is difficult to consider both solution quality and time. This paper presents an efficient GPU-based parallel tabu search algorithm (GPTS) for HW/SW partitioning. A single GPU kernel of compacting neighborhood is proposed to reduce the amount of GPU global memory accesses theoretically. A kernel fusion strategy is further proposed to reduce the amount of GPU global memory accesses of GPTS. To further minimize the transfer overhead of GPTS between CPU and GPU, an optimized transfer strategy for GPU-based tabu evaluation is proposed, which considers that all the candidates do not satisfy the given constraint. Experiments show that GPTS outperforms state-of-the-art work of tabu search and is competitive with other methods for HW/SW partitioning. The proposed parallelization is significant when considering the ordinary GPU platform. 相似文献
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提出了三种新的GPU并行的自适应邻域模拟退火算法,分别是GPU并行的遗传-模拟退火算法,多条马尔可夫链并行的退火算法,基于BLOCK分块的GPU并行模拟退火算法,并通过对GPU端的程序采取合并内存访问,避免bank冲突,归约法等方式进一步提升了性能。实验中选取了11个典型的基准函数,实验结果证明这三种GPU并行退火算法比nonu-SA算法具有更好的精度和更快的收敛速度。 相似文献
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Stephen Abell Nhan Do 《International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems》2016,31(5):450-468
This article presents a GPU-based single-unit deadlock detection methodology and its algorithm, GPU-OSDDA. Our GPU-based design utilizes parallel hardware of GPU to perform computations and thus is able to overcome the major limitation of prior hardware-based approaches by having the capability of handling thousands of processes and resources, whilst achieving real-world run-times. By utilizing a bit-vector technique for storing algorithm matrices and designing novel, efficient algorithmic methods, we not only reduce memory usage dramatically but also achieve two orders of magnitude speedup over CPU equivalents. Additionally, GPU-OSDDA acts as an interactive service to the CPU, because all of the aforementioned computations and matrix management techniques take place on the GPU, requiring minimal interaction with the CPU. GPU-OSDDA is implemented on three GPU cards: Tesla C2050, Tesla K20c, and Titan X. Our design shows overall speedups of 6-595X over CPU equivalents. 相似文献
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锥束计算机断层扫描(Cone-Beam Computed Tomography,CBCT)具有采集速度快和空间分辨率高等特点,被生物医学等领域广泛关注。然而通过CPU串行处理CBCT重建中海量投影数据非常耗时,难以满足实时性的需求。GPU的发展为CBCT重建的并行加速提供了条件。根据三角函数周期性的特点对FDK算法进行了改进,并利用GPU实现了12幅投影数据同时并行计算。实验结果表明,相比于传统基于CPU的重建算法,基于GPU的CBCT重建算法在保证图像质量的前提下,将重建速度提高了超过310倍。 相似文献