【摘 要】
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现有GPU加速的高性能Linpack 基准测试程序(HPL)一般采用基于实际运算能力的动态负载均衡算法来实现.然而该算法在单节点多GPU的平台上表现不佳，其原因是单节点多GPU平台上单个GPU计算量小，并且GPU与CPU 的总性能差距较大.为此，本文提出了经验指导的动态负载均衡算法以及多GPU 自适应负载均衡算法，并且在单节点多GPU 平台上进行验证，对比现有基于NVIDIA 费米GPU 的HPL
【机 构】
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School of Computer National University of Defense technology, Changsha 410073, China
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现有GPU加速的高性能Linpack 基准测试程序(HPL)一般采用基于实际运算能力的动态负载均衡算法来实现.然而该算法在单节点多GPU的平台上表现不佳，其原因是单节点多GPU平台上单个GPU计算量小，并且GPU与CPU 的总性能差距较大.为此，本文提出了经验指导的动态负载均衡算法以及多GPU 自适应负载均衡算法，并且在单节点多GPU 平台上进行验证，对比现有基于NVIDIA 费米GPU 的HPL 有6.3％的加速效果.
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