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调度算法对于保障GPGPU内大规模并发线程的高效运行至关重要.调度器需要根据程序的计算特征和GPGPU内各种逻辑单元的设置情况选择合理的线程并行度.然而现有调度算法或采用静态固化并行度、或调整粒度过粗,均无法在动态调整的同时保持合理的并行度参数.基于两层次调度算法TL,通过对GPGPU运行时特征的动态监测,针对细粒度Warp调度提出了结合运行时资源使用特征和指令特征的动态并行度调度算法DTL和D2TL.在性能模拟器GPGPU-Sim上的仿真实验证明,相对传统TL调度算法,DTL和D2TL分别达到平均14.4％和19.6％的性能加速.