| 面向OpenCL架构的GPGPU量化性能模型 |
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| 引用本文： | 朱俊峰,陈钢,张珂良,吴百锋.面向OpenCL架构的GPGPU量化性能模型[J].小型微型计算机系统,2013,34(5). |
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| 作者姓名： | 朱俊峰 陈钢 张珂良 吴百锋 |
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| 作者单位： | 1. 复旦大学计算机科学与技术学院,上海,200433
2. 中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥,230088 |
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| 基金项目： | 上海市重点学科建设基金项目，AMD大学合作计划基金 |
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| 摘 要： | 为了评估数据并行(DLP)应用并行化后在GPU体系结构上的执行性能,针对OpenCL架构提出一种GPGPU量化性能模型.该模型充分考虑了影响GPGPU程序性能的各种因素:全局存储器访问、局部存储器访问、计算与访存重叠、条件分支转移和同步.通过对DLP应用的静态分析并设定具体的OpenCL执行配置,在无需编写实际GPGPU程序的前提下采用该模型即可估算出DLP应用在GPU体系结构上的执行时间.在AMD RadeonTM HD 5870 GPU和NVIDIA GeForceTM GTX 280 GPU上对矩阵乘法与并行前缀和的分析与实验结果表明:该性能模型能够相对准确地评估DLP应用并行化后的执行时间.
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| 关 键 词： | GPU GPGPU 数据并行 OpenCL 性能模型 |
Quantitative GPGPU Performance Model Targeting OpenCL Architecture |
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| ZHU Jun-feng
,
CHEN Gang
,
ZHANG Ke-liang
,
WU Bai-feng.Quantitative GPGPU Performance Model Targeting OpenCL Architecture[J].Mini-micro Systems,2013,34(5). |
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| Authors: | ZHU Jun-feng CHEN Gang ZHANG Ke-liang WU Bai-feng |
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