【摘 要】
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本文针对包含数百个变量和数千个操作的复杂模板计算进行优化.选择了在弹性波建模中最复杂的方法之一——加权近似解析离散化(WNAD)方法的核心作为目标应用,探究复杂模板计算
【机 构】
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清华大学 计算机科学与技术系,北京 100084
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本文针对包含数百个变量和数千个操作的复杂模板计算进行优化.选择了在弹性波建模中最复杂的方法之一——加权近似解析离散化(WNAD)方法的核心作为目标应用,探究复杂模板计算在GPU平台上的优化方法.除了包含在缓存中数据重用和调节并行度等之外,还新增加了基于图的代码变换以及指令重排,使得各种系统资源得到平衡的配置和使用,以达到最佳的计算性能.其中,通过提取和变换源程序中的计算的表达式图,能够调整寄存器用量和计算操作数量之间的平衡,而自动指令重排能提供指令间并行度.基于以上方法,在NVIDIA Kepler GPU平台上对WNAD方法的模板计算进行优化,将性能从231 GFlops提升到了972 GFlops.
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