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C到CUDA编译架构研究与实现

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毕业论文范文题目：C到CUDA编译架构研究与实现，论文范文关键词：C到CUDA编译架构研究与实现
C到CUDA编译架构研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来,GPU(GraphicsProcessingUnit,图形处理单元)已被成功地应用于生物医学、金融分析、物理模拟、数据库处理等高性能计算应用,大大扩展了GPU的应用领域。人们也将这类用于图形渲染以外领域的GPU称为GPGPU(General-purposecomputationonGPU)。GPU结构的复杂性大大超出了现有的多核处理器,这使得人们很难有效利用其众多的计算资源。以NVIDIA公司推出的CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchite（本文此处忽略..）cture,统一计算设备架构)为代表的面向GPU的编程模型在一定程度了解决了这一问题。与已有的编程模型相比,CUDA做出了两点改进:一是采用了统一处理架构,二是引入了片内共享存储器,使得其更加适合GPGPU体系结构。然而,由于CUDA模型中采用的多级线程结构以及多级存储结构,程序员必须深入理解并掌握CUDA的结构与特点才有可能开发出高度并行的应用,这无疑增加了程序员的负担。本文提出并实现一种能够减轻程序员负担的源到源编译框架,它不仅能够以较高的自动化程度生成能够（文章此处忽略..）在CPU+GPU混合结构上运行的代码,还可以完成一定的优化,提高代码的并行度。本文的研究工作和成果有:1.提出并实现了一个面向CUDA模型的编译框架ICuda该框架能够自动地将串行C代码直接转换为CUDAC代码,实现已有C程序向GPU平台的自动迁移。ICuda能够将程序员从GPU和CUDA的结构细节中解放出来,提高编写高性能并行程序的工作效率。与大多现有框架只适用于以行列式或矩阵计算为主的应用程序相比,ICuda架构则能够面向通用应用程序。2.提出了循环结构并行化（本文此处忽略..）代码调度方法将串行代码中的循环结构进行并行化处理,程序的数据结构以及代码结构需要进行一定的变换,以适应面向GPU结构的编程模型,充分发挥GPU结构的性能优势。针对上述问题,本文提出了数据下标变换、共享变量分布式访问两种面向循环结构的并行化代码调度方法。前者用于代码并行化之前,变多重循环结构为单重循环结构,简化循环索引变量;后者用于代码并行化之时,变共享变量的集中式访问为分布式访问,减小线程访存开销。3.提出了一种面向CUDA存储模型的访存优化方法CUDA编程模型（略..）提出以来,针对全局存储器空间的结合式访存优化方法就一直是研究的重点。本文充分利用CUDA存储模型提供的多级存储架构,规避这种复杂的针对全局存储器访问的优化,提出了以纹理存储器为主、共享存储器与寄存器为辅的存储布局优化策略,以简单、高效的方法实现CUDA存储模型的访问优化。本文基于SUIF2平台实现了ICuda编译框架,并针对Parboil基准程序包进行了详细的性能测试与分析。实验结果验证了本文所提出的优化方法与ICuda框架的有效性。

以上为本篇毕业论文范文C到CUDA编译架构研究与实现的介绍部分。

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