一种基于权重的数据网格副本替换策略

针对数据网格中存储站点的容量限制,提出了一种基于权重的数据副本替换策略(WBRR).在网格模拟环境OptorSim上进行的模拟实验结果表明:基于权重的策略相比于传统的副本替换策略,在降低网络利用率的同时缩短了系统的响应时间,达到了提高系统性能的目的.     

基于GPU的并行计算性能分析模型

针对GPU并行计算领域缺少精确的性能分析模型和有针对性的性能优化方法,提出一种基于GPU的并行计算性能定量分析模型,其通过对指令流水线、共享存储器访存、全局存储器访存的性能建模,来定量分析并行程序,帮助程序员找到程序运行瓶颈,进行有效的性能优化。实验部分通过3个具有代表性的实际应用(稠密矩阵乘法、三对角线性方程组求解、稀疏矩阵矢量乘法)的性能分析证明了该模型的实用性,并有效地实现了算法的优化。     

一种基于GPU的并行算法功耗评估方法

随着软件和硬件的不断发展,图形处理器(GPUs)已经广泛用于通用计算领域,并作为加速器来协助CPU加速程序的运行。为了追求高性能,GPU往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使其在性能远高于CPU的同时功耗也高于CPU,因此功耗问题已经成为制约GPU发展的重要问题之一。分析了并行程序在GPU上运行时消耗的功耗,提出了并行算法在GPU上运行的功耗评估方法,接着通过并行前缀求和算法对该方法进行了详细的论述与分析。在实验部分通过稀疏矩阵向量乘算法的实际应用对该方法的正确性以及敏感性进行了证明与分析。结果表明,对于给定的程序,在满足性能要求的前提下,最优线程块数、存储访问方式以及任务分配顺序是影响系统功耗的关键因素。     

基于GPU的GRAPES模型并行加速及性能优化

GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)数值天气预报模式作为地球大气一个典型的非线性化离散系统,计算量非常巨大,因此利用低成本、低功耗和高性能的GPU对GRAPES模式进行并行加速成为目前的研究热点.首先通过实现GRAPES模式在GPU中的并行加速,发现系统性能提升并不理想.在此基础上,提出了性能优化策略,包括缓解数据传输时间、降低设备内存加载和存储的数量和避免线程控制流分支,实验结果表明,利用GPU的性能优化策略有效地提升了GRAPES系统性能.