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基于GPU的高性能处理系统的研究的开题报告
一、研究背景
随着计算机应用的不断发展，科研计算机应用的需求也日益增长。在大规模数据处理及科学计算领域，GPU的出现，极大的提高了计算机计算能力。现有的GPU高性能处理系统已经成为科研计算机的主流之一。在当前科研计算机应用领域，GPU高性能处理系统在计算机视觉、信号处理、并行计算、机器学习等领域得到了越来越广泛的应用。
二、研究目的和意义
本研究旨在通过研究基于GPU的高性能处理系统，探讨如何在科学计算和数值模拟等领域中，利用GPU高性能计算系统实现大规模数据处理和科学计算。
以往，科学计算领域主要采用X86架构的计算机来完成计算任务，但是这种架构的计算能力不足，很难满足大规模数据处理和科学计算的需求。而本研究将集中研究采用GPU高性能计算系统完成大规模数据处理和科学计算的优势，以期为科学计算领域提供更高效的处理方法。
三、研究方法
本研究将采用文献查阅和实验研究的方式进行研究。
1、文献查阅
通过查阅国内外相关文献，深入了解GPU高性能计算的相关理论、应用及现有的问题，并对其进行分析和总结。其中，涉及到的文献包括GPU的基础知识、GPU高性能计算的理论知识，GPU加速大规模数据处理和科学计算的应用案例以及现有技术的优缺点等方面。
2、实验研究
在清华大学建设的GPU高性能处理系统环境下，采用一款常见的科学计算软件对数据进行运算，比较与X86计算机相比，GPU高性能计算机在大规模数据处理和科学计算的优势。通过实验得到的数据和结果，进行分析和总结。
四、研究内容
1、GPU高性能计算的基础知识
研究GPU体系结构及工作流程，学习使用GPU计算平台实现GPU加速程序并理解其原理。
2、GPU高性能计算的理论知识
研究GPU加速处理在科学计算和数值模拟中的应用，通过理论学习对GPU并行化编程技术、CUDA编程模型进行深入研究。
3、GPU加速大规模数据处理和科学计算的应用案例
研究GPU高性能计算在大规模数据处理、机器学习、生物计算、信号处理、网络安全等领域的应用案例，分析这些领域中GPU加速对处理速度和准确性的提升效果。
4、现有技术的优缺点问题探讨
深入研究GPU加速计算的问题和影响，包括数据加载、存储、内存限制、多线程之间的相互干扰等，进行优化与改进。
五、预期结果
在本次研究中，预期达到以下目标：
1、全面了解GPU高性能计算的优势和局限性，了解处理程序中数据存储，运算速度，内存使用率等方面问题，并总结避免或者解决策略。
2、掌握GPU加速计算技术的基础知识和理论技术，并进行实验验证。
3、分析GPU高性能计算在大规模数据处理和科学计算领域的优势应用，总结优劣性，并提出对于未来发展的展望。
六、结论
GPU高性能计算得到了广泛的应用。在大规模数据处理和科学计算领域，GPU高性能计算的优势显著。本研究将从GPU高性能计算的理论知识，应用案例，技术优缺点等方面入手，通过文献查阅和实验研究等方式，探讨基于GPU的高性能处理系统在科学计算方面的应用和优势，为学术研究提供了新的研究思路和方向，并为高性能计算机的应用提供了技术支持。