【摘 要】
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OpenCL作为一种面向多种平台、通用目的的编程标准,已经对许多应用程序进行了加速。由于平台硬件和软件环境的差异,通用的优化方法不一定在所有平台都有很好的加速。通过对均
【机 构】
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中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室,中国科学院大学,中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,中国海洋大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60303020,60533020),国家自然科学基金重点项目(60503020),国家自然科学基金青年基金项目(61100072);国家“863”计划基金资助项目(2012AA010902);ISCAS-AMD联合fusion软件中心资助
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OpenCL作为一种面向多种平台、通用目的的编程标准,已经对许多应用程序进行了加速。由于平台硬件和软件环境的差异,通用的优化方法不一定在所有平台都有很好的加速。通过对均值平移算法在GPU和APU平台的优化,探讨了不同平台各种优化方法的贡献力,一方面研究各个平台的计算特性,另一方面体会不同优化方法的优劣,在优劣的相互转化中寻求最优的解决方案。实验表明,算法并行优化前、后在AMD 5850、Tesla C2050和APU A6-3650上分别达到了9.68、5.74和1.27倍加速,并行相比串行程序达到79.
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