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基于MaPU的异构多核编程技术研究的中期报告
首先，介绍研究背景和目的：随着现代计算机应用中所涉及问题的复杂度不断提高，基于多核架构的并行编程已成为实现高性能计算和提高应用效率的必要手段，而异构多核架构的出现大大扩展了并行编程的设计空间。本研究旨在利用MaPU（ManycoreAcceleratorProcessingUnit）架构的特点，研究面向异构多核的编程技术，以实现高效的并行计算。
其次，介绍研究进展和成果：本研究团队已完成MaPU多核处理器的搭建，实现了MaPU体系结构的仿真和验证，实现了基于OpenCL的MaPU异构多核编程框架，并开发了相关算法，如快速傅里叶变换（FFT）和合并排序等。
针对MaPU的异构多核编程技术，本研究团队还进行了以下探索：
1.实现与调优并行算法：本研究团队采用模板指令流（TemplateInstructionStream，TIS）方法，设计了基于MaPU异构多核架构的快速傅里叶变换（FFT）算法，并利用CUDA将其在GPU平台上进行了对比实验。结果表明，MaPU实现的FFT算法在实际应用中能够比GPU获得更高的效率，特别是在处理大规模数据时。
2.设计内存优化策略：本研究团队针对MaPU异构多核架构的内存特点和瓶颈，设计了基于数据分布、内存预取、数据本地化等技术的内存优化策略，并实现了相应的内存管理系统。实验结果表明，此优化策略可以显著提高MaPU异构多核架构的计算效率。
3.探索MaPU与CPU混合编程：为了更好地发挥MaPU异构多核架构与CPU的协同作用，本研究团队进行了MaPU与CPU的混合编程实验。实验结果表明，混合编程可以更充分利用多种计算资源，从而提高计算效率。
最后，结论和展望：本研究已初步探索了MaPU异构多核编程技术，实现了基于MaPU的异构多核编程框架和相关算法，以及内存优化策略和混合编程技术。未来，将进一步深入探索MaPU异构多核的编程模型和优化技术，以实现更高的性能和更广泛的应用。