【摘 要】
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近几年来的科技与应用的高速发展对高性能计算提出了强烈的需求和严峻的挑战,异构众核系统因其良好的性价比和高能效表现被越来越多广泛应用于高性能计算领域.Nvidia GPU和In
【机 构】
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山东大学计算机学院,山东省,济南市,250101
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近几年来的科技与应用的高速发展对高性能计算提出了强烈的需求和严峻的挑战,异构众核系统因其良好的性价比和高能效表现被越来越多广泛应用于高性能计算领域.Nvidia GPU和Intel Xeon Phi是常用的两款具备通用计算能力的众核处理器,不过传统的异构众核平台大多由CPU+GPU或者CPU+Xeon Phi的单一模式构成.蒙特卡罗方法是众多期权定价算法的核心,在本文中面向由CPU、Nvidia GPU以及IntelXeon Phi构建的混合异构众核系统,设计并实现了并行蒙特卡罗期权定价算法,并重点从性能优化策略,任务调度,多硬件带来的优势和不足等方面展开讨论.实验结果表明该算法可以充分利用混合异构众核平台的计算能力并取得了较好的性能和扩展性.
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