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面向节点异构GPU集群的编程框架
引用本文:盛冲冲,胡新明,李佳佳,吴百锋.面向节点异构GPU集群的编程框架[J].计算机工程,2015(2).
作者姓名:盛冲冲  胡新明  李佳佳  吴百锋
作者单位:复旦大学计算机科学技术学院,上海,201203
基金项目:复旦大学ASIC和系统国家重点实验室基金,华为创新研究计划基金资助项目。
摘    要:基于异构GPU集群的主流编程方法是MPI与CUDA的混合编程或者其简单变形。因为对底层的集群架构不透明,程序员对GPU集群采用MPI与CUDA编写应用程序时需要人为考虑硬件计算资源,复杂度高、可移植性差。为此,基于数据流模型设计和实现面向节点异构GPU集群体系结构的新型编程框架分布式并行编程框架(DISPAR)。 DISPAR框架包含2个子系统:(1)代码转换系统StreamCC,是DISPAR源代码到MPI+CUDA代码的自动转换器。(2)任务分配系统StreamMAP,具有自动发现异构计算资源和任务自动映射功能的运行时系统。实验结果表明,该框架有效简化了GPU集群应用程序的编写,可高效地利用异构GPU集群的计算资源,且程序不依赖于硬件平台,可移植性较好。

关 键 词:GPU集群  异构  分布式并行编程框架  代码转换  任务分配  可移植性

Programming Framework for Node Heterogeneous GPU Cluster
SHENG Chongchong,HU Xinming,LI Jiajia,WU Baifeng.Programming Framework for Node Heterogeneous GPU Cluster[J].Computer Engineering,2015(2).
Authors:SHENG Chongchong  HU Xinming  LI Jiajia  WU Baifeng
Abstract:
Keywords:GPU cluster  heterogeneous  Distributed Parallel Programming Framework ( DISPAR )  code conversion  task assignment  portability
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