【摘 要】
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近年来,随着大数据的发展,GPU应用的数据集规模急剧增加,这对GPU的处理能力提出了挑战。由于摩尔定律即将达到极限,提升单一GPU的性能变得越发困难,而多GPU系统通过提升GPU处
【基金项目】
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国防科技大学科研计划(ZK20-04),重点实验室基金(6142110180102),湖南省科技计划(2018XK2102),国家重点研发计划(2018YFB0204301)
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近年来,随着大数据的发展,GPU应用的数据集规模急剧增加,这对GPU的处理能力提出了挑战。由于摩尔定律即将达到极限,提升单一GPU的性能变得越发困难,而多GPU系统通过提升GPU处理器级的并行性,成为应对该挑战的一种解决方案。GPU制造商对内存虚拟化的支持进一步简化了多GPU系统的编程,提升了资源利用率。内存虚拟化需要地址转换的支持,而地址转换的开销对系统性能具有重要影响。研究了多GPU系统中2种常见的地址转换架构,即分布式地址转换架构和集中式地址转换架构,通过模拟实验对2种架构进行了深度分析和比较,在此
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