【摘 要】
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对GPU(graphic process unit)、基于GPU的通用计算(general purpose GPU,GPGPU)、基于GPU的编程模型与环境进行了界定;将GPU的发展分为4个阶段,阐述了GPU的架构由非统一的渲
【机 构】
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武汉大学计算机学院; 武汉大学国际软件学院;
【基金项目】
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中国地震行业重大专项资助(201008007)
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对GPU(graphic process unit)、基于GPU的通用计算(general purpose GPU,GPGPU)、基于GPU的编程模型与环境进行了界定;将GPU的发展分为4个阶段,阐述了GPU的架构由非统一的渲染架构到统一的渲染架构,再到新一代的费米架构的变化;通过对基于GPU的通用计算的架构与多核CPU架构、分布式集群架构进行了软硬件的对比.分析表明:当进行中粒度的线程级数据密集型并行运算时,采用多核多线程并行;当进行粗粒度的网络密集型并行运算时,采用集群并行;当进行细粒度的计算密集型并行运算时,采用GPU通用计算并行.最后本文展示了未来的GPGPU的研究热点和发展方向——GPGPU自动并行化、CUDA对多种语言的支持、CUDA的性能优化,并介绍了GPGPU的一些典型应用.
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