【摘 要】
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作为应用软件模型和计算机硬件之间的桥梁,编程模型在计算机领域的重要性不言而喻。但随着具备细粒度并行计算能力的图形处理器(GPU)进入主流市场,与之相适应的编程模型发展
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州师范学院信息科学与技术学院,郑州二中,郑州市档案馆
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:41171357);中国博士后科学基金项目(编号:2012M510176);河南省信息技术教育研究项目(编号:ITE12130)资助
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作为应用软件模型和计算机硬件之间的桥梁,编程模型在计算机领域的重要性不言而喻。但随着具备细粒度并行计算能力的图形处理器(GPU)进入主流市场,与之相适应的编程模型发展却相对滞后。Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的统一计算设备架构(CUDA)技术,使得通用计算图形处理单元(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。论文从特性、组成和并行架构等几个方面对CUDA并行计算模型进行了研究,充分表明基于GPU进行高性能并行计算,是适应目前大规模计算需求的一个重要发展途径。
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