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若干基础算法GPU平台的性能优化关键技术研究的任务书
一、研究背景
随着计算机技术的不断进步和发展，现代计算机的计算能力越来越强大。而在计算机领域中，GPU作为一种重要的计算平台逐渐受到了广泛关注。GPU相较于CPU在并行计算方面有着巨大的优势，可以大幅度缩短计算时间，因此在一些需要大量计算的领域中（如深度学习、图像处理、量子化学计算等）甚至成为了不可或缺的工具。
然而，虽然GPU计算平台具有强大的计算能力，但其潜在的计算能力仍未被充分挖掘，因此需要对GPU平台进行性能优化。当前，GPU在基础算法领域的应用非常广泛，例如矩阵乘法、快速傅里叶变换、排序算法等。而基于GPU平台的基础算法优化研究可以有效提升GPU计算性能，促进其在实际应用中的推广应用。
因此，本研究拟对若干基础算法GPU平台的性能优化技术进行研究，探究如何最大限度地发挥GPU平台的计算能力，提高计算效率，以满足实际应用的需求。
二、研究内容
1.矩阵乘法的GPU性能优化研究
矩阵乘法是一项重要的基础计算任务，在科学计算、模拟和优化等领域广泛应用。在GPU计算平台上进行矩阵乘法计算时，分块矩阵乘法算法是一种常用的优化方法。本研究将针对分块矩阵乘法算法的实现进行GPU平台的性能优化研究，探究如何在GPU平台上实现更高效的矩阵乘法算法，提高计算效率。
2.基于GPU平台的排序算法优化
排序算法是计算机科学中的一项重要基础工作，在很多领域都有广泛的应用。在GPU平台上进行排序计算时，需要针对排序算法的特点进行性能优化，例如：对内存的访问优化、线程块的划分优化等。本研究将针对常用的排序算法进行GPU平台的性能优化研究，探究如何充分利用GPU平台的计算能力，提高排序算法的计算效率。
3.快速傅里叶变换的GPU实现与优化研究
快速傅里叶变换是一种重要的信号处理方法，在图像、音频、视频等领域有广泛应用。在GPU平台上进行快速傅里叶变换计算时，需要考虑数据传输和线程管理等方面的问题，并进行GPU性能优化。本研究将针对快速傅里叶变换的GPU实现及性能优化进行研究，提出有效的算法和优化策略，以充分利用GPU平台的计算能力，提高计算效率。
三、研究目标
1.探究分块矩阵乘法在GPU平台上的性能优化策略，提供更高效的矩阵乘法算法，以提高GPU平台的计算性能。
2.研究基于GPU平台的排序算法优化策略，提供更高效的排序算法，以提高GPU平台的计算性能。
3.探究快速傅里叶变换的GPU实现与优化研究，提出具有高计算效率的算法和优化策略，以提高GPU平台的计算性能。
四、研究方法
1.文献调研法：通过对国内外相关文献的研究和了解，积累现有研究成果和研究方向，确定研究内容和研究方法，明确研究思路和方案。
2.原型实验法：通过对GPU性能优化技术的实验和测试，分析GPU计算性能和算法效率，并提出相应的算法优化策略，以提高GPU性能和加速计算效率。
3.统计分析法：通过对GPU计算性能数据的统计分析，分析GPU计算性能数据之间的相关性，并对研究结果进行可视化展现和分析，以明确研究结论和成果。
五、研究预期成果
1.提出针对基础算法的GPU性能优化方案，提高GPU计算平台的计算效率。
2.实现可重用的GPU计算平台性能优化库，使得更多的应用可以充分利用GPU计算平台的优势。
3.充分挖掘GPU计算平台的潜在能力，推进GPU计算平台的发展，促进基础算法在实际应用中的推广应用。
六、研究意义
1.对于加速计算的科学问题（如量子计算、智能化算法等）提供了有效的解决方案，推动了科学技术的快速发展和进步。
2.探究了GPU计算平台性能优化的关键技术，对于相关领域的科学家和研究者具有一定的指导和借鉴作用。
3.为相关领域的研究者提供了可重用的GPU计算平台性能优化库，方便相关领域的研究和应用。