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面向众核结构的Stencil计算并行优化技术研究的中期报告
本报告旨在介绍面向众核结构的Stencil计算并行优化技术研究的中期进展。
一、研究背景和意义
Stencil计算是一类常见的计算密集型操作，被广泛应用于计算流体力学、天气预报、地震模拟等领域中，具有高计算强度、数据密集型等特点。针对Stencil计算的并行优化研究已经成为众多研究者的关注点。近年来，随着计算机体系结构的变化，单核CPU的性能已经达到瓶颈，大规模并行计算成为趋势，而GPU和FPGA等异构架构的出现也为Stencil计算带来了新的并行优化机遇。
针对这一趋势，本研究团队致力于针对目前主流的众核结构，如GPU和FPGA等异构架构，对Stencil计算进行并行优化，以提高计算效率、降低能耗，进而推动计算机应用在科学和工程领域中的发展。
二、研究任务和进展
本研究团队已完成了以下研究任务：
1.对比分析了不同架构下的Stencil计算并行优化方案，包括OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL等众多方案，并对这些方案的性能、可扩展性、代码复杂度等进行了评估。
2.基于CUDA架构，实现了Stencil计算的并行优化方案，并对NVIDIATeslaK40GPU进行性能测试。结果表明，在并行线程数较大的情况下，CUDA方案的计算速度可以达到单核CPU的数倍以上。
3.基于FPGA架构，实现了Stencil计算的并行优化方案，并对XilinxZynqXC7Z020FPGA进行性能测试。结果表明，FPGA方案具有较低的功耗和较高的计算效率，尤其在数据流复杂度较高的情况下表现更为优异。
三、研究展望
目前，本研究团队的研究已经初步探索出了针对不同众核结构的Stencil计算并行优化方案，取得了一定的成果。下一步，我们将继续深入研究，计划从以下几个方面展开：
1.在各种架构下，进一步探索、优化并实现Stencil计算并行优化方案，以实现更高的计算效率和更低的能耗。
2.研究针对三维甚至更高维度的Stencil计算以及复杂的边界条件的并行优化方法。
3.探索基于深度学习的Stencil计算自动优化方法，并应用于各种实际计算中。
通过以上研究，我们希望能够为Stencil计算在众核结构下的高效计算提供更为优秀的解决方案。