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面向新型异构众核系统的多设备协同并行计算关键技术研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着计算机技术的不断发展，计算机系统的核心处理器不断的从单核向多核方向发展，如今主流市场上有多种众核处理器及异构众核处理器（如CPU+GPU、FPGA等），异构众核处理器因具有可编程性、低功耗、高性能等特点得到了广泛应用。多设备协同并行计算是利用多个异构众核设备协同计算，以提高计算性能和效率的一种方法。例如，同时使用CPU和GPU协同计算的异构众核系统由于能够充分利用不同设备的计算能力，可以大大优化计算性能。
因此，本次开题选题的重点是在异构众核系统上进行多设备协同并行计算的研究，旨在探究如何在异构众核系统中为不同设备分配任务并进行有效的任务协同计算以充分发挥计算资源的能力，并进一步提高异构众核系统的计算性能。
二、研究内容与方法
1.设备任务分配
异构众核系统由于具有不同的计算能力，可以通过合理分配计算任务提高系统的性能。我们将研究如何根据不同设备的处理能力和通信开销等因素，分析和确定如何在异构众核系统中有效的为不同的设备分配计算任务。
2.任务下发与同步
异构众核系统中，设备之间的任务调度和同步机制是影响计算性能的重要因素。我们将研究如何设计高效的任务下发和同步策略，利用CPU或GPU等设备之间的异步计算，提高系统的计算性能。
3.多设备协同优化算法
针对异构众核系统中可能存在的通信瓶颈等问题，我们将研究如何设计并实现高效的多设备协同优化算法。具体来说，我们将重点关注异构众核系统中深度学习等复杂应用场景下的计算优化问题，以提高异构众核系统的计算资源利用率和运行效率。
4.实验评估
我们将设计并实现具有一定规模的异构众核平台，并进行相应的实验评估。实验将以多设备协同计算的性能和效率为评估指标，从不同角度分析和比较优化算法的性能效果。
三、研究意义与创新点
1.研究意义
本研究将对异构众核系统中的多设备协同并行计算关键技术进行研究，通过在实际应用中的验证，提高异构众核系统的计算性能和效率，为实际应用中计算机技术的发展提供一定的技术支持和参考。
2.研究创新点
本研究的主要创新点包括：
（1）针对异构众核系统中多设备协同计算任务分配的问题，我们将提出并实现一种高效的设备任务分配策略，以充分发挥不同设备的计算能力。
（2）为解决异构众核系统中可能存在的通信瓶颈等问题，我们将研究如何设计并实现高效的多设备协同优化算法，以提高异构众核系统的计算资源利用率和运行效率。
（3）针对异构众核系统中深度学习等计算密集型应用场景，我们将研究如何设计和实现高效的异步任务调度和同步机制，以提高异构众核系统的计算性能和效率。
四、研究计划与进度安排
1.第1-2个月：研究异构众核系统中多设备协同计算任务分配问题，提出并实现高效的设备任务分配策略。
2.第3-4个月：设计和实现高效的异步任务调度和同步机制，对异构众核系统进行系统性能和效率测试。
3.第5-6个月：分析和比较优化算法的性能效果，根据实验结果进一步优化系统性能和效率。
4.第7-8个月：在实际应用中验证研究成果，评估多设备协同计算性能和效率。
5.第9-10个月：完成毕业论文，并撰写研究报告和相关论文。
总之，本研究将以异构众核系统为研究对象，以多设备协同并行计算关键技术为研究内容，旨在为解决异构众核系统中的计算性能和效率问题提供新思路和新方法，为异构众核计算机系统的发展做出一定的贡献。