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异构GPU集群的并行编程模型及实现任务书
一、任务背景
随着GPU硬件技术的不断发展，GPU越来越成为高性能计算的低成本解决方案。然而，由于GPU的异构特性，对于GPU集群的并行编程模型和实现存在一定的挑战。本任务书旨在探讨异构GPU集群的并行编程模型及实现。
二、任务需求
1.了解GPU集群的硬件体系结构和相关技术。
2.掌握异构GPU集群编程模型的基本原理，包括CUDA、OpenCL等。
3.掌握GPU集群编程的具体实现方法。
4.利用编程语言实现并行计算程序，测试其在异构GPU集群上的运行效果。
5.撰写实验报告，并对实验结果进行分析和总结。
三、任务实现步骤
1.学习GPU集群的硬件体系结构和相关技术
GPU集群的硬件体系结构主要包括多个独立的GPU节点，在节点之间进行通信。了解这一部分需要熟悉GPU的硬件架构和GPU节点之间的通信方式。
2.掌握异构GPU集群编程模型的基本原理
异构GPU集群编程模型的基本原理包括CUDA、OpenCL等。需要掌握这些编程模型的基本工作原理和实现机制。
3.掌握GPU集群编程的具体实现方法
GPU集群编程的具体实现方法有很多，如利用MPI库进行通信和任务划分、利用异构编程框架进行编程等。需要根据实际需求选择合适的GPU集群编程方法。
4.实现并行计算程序，测试其在异构GPU集群上的运行效果
根据具体需求，选择合适的编程语言和实现方式，并进行实现和测试。需要注意编写并行计算程序的正确性和效率。
5.撰写实验报告，并对实验结果进行分析和总结
撰写实验报告，对实验结果进行分析和总结，总结异构GPU集群编程的优缺点和未来发展方向。
四、任务完成标准
1.学习GPU集群的硬件体系结构和相关技术，了解GPU节点之间的通信方式。
2.掌握异构GPU集群编程模型的基本原理，包括CUDA、OpenCL等。
3.掌握GPU集群编程的具体实现方法，选择合适的编程语言和实现方式。
4.实现并行计算程序，测试其在异构GPU集群上的运行效果。
5.撰写实验报告，对实验结果进行分析和总结，总结异构GPU集群编程的优缺点和未来发展方向。
五、参考资料
1.《HowtoprogramheterogeneousclusterswithGPUsusingMPIandOpenCL》，G.Koteras,2012
2.《ProgrammingHeterogeneousClusterswithCPU-GPUNodes》，C.Ma,2011
3.《CUDAbyexample:anintroductiontogeneral-purposeGPUprogramming》,J.Sanders,E.Kandrot,2010