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基于近似计算的GPU并行度提升方法的任务书
任务书：基于近似计算的GPU并行度提升方法
一、任务背景
随着计算机技术的不断发展，许多计算密集型应用程序需要大量的计算资源来完成任务。在这些应用程序中，近似计算技术被广泛应用于优化计算性能。近似计算通过牺牲计算精度，来换取计算速度的提升，进一步提高计算效率。
与此同时，GPU（图形处理器）的计算能力也在不断提高，逐渐成为计算密集型应用程序中重要的计算资源。利用GPU的并行计算能力可以使计算密集型应用程序获得更高的性能。
为了更充分地利用GPU的并行计算能力，提高计算性能，本次任务将基于近似计算技术，探索GPU并行度提升方法的实现。
二、任务目的
本次任务的目的是：
1.深入研究近似计算技术的基本概念和原理，了解近似计算技术的应用范围和优缺点。
2.了解GPU的基本概念和原理，熟悉GPU的并行计算模型和编程语言。
3.基于近似计算技术，探索GPU并行度提升方法，研究不同算法、数据结构的近似计算方案，并进行性能测试和分析。
4.针对实际应用场景，设计并实现具有较高计算性能的GPU并行应用程序，验证基于近似计算技术的GPU并行度提升方法的可行性和优劣。
三、任务内容
1.深入了解近似计算技术的基本概念和原理。
2.了解GPU的基本概念和原理，熟悉GPU的并行计算模型和编程语言。
3.研究不同算法、数据结构的近似计算方案，进行性能测试和分析。
4.实现具有较高计算性能的GPU并行应用程序，验证基于近似计算技术的GPU并行度提升方法的可行性和优劣。
5.撰写实验报告，介绍任务研究的背景和意义、研究内容和方法、实验结果和分析、结论和展望。
四、预期成果
1.基于近似计算技术的GPU并行度提升方法的研究报告。
2.具有较高计算性能的GPU并行应用程序。
3.实验报告，包括任务研究的背景和意义、研究内容和方法、实验结果和分析、结论和展望。
五、任务要求
1.熟练掌握近似计算技术的基本概念和原理，了解其应用范围和优缺点。
2.熟悉GPU的基本概念和原理，掌握GPU的并行计算模型和编程语言。
3.具有较强的算法设计和编程能力，对于不同算法、数据结构的近似计算方案有深入的研究和实践经验。
4.具有一定的实验和测试经验，能够独立完成实验设计和数据处理工作。
5.具有较强的团队合作精神和沟通协调能力，能够有效地与团队成员沟通，协同完成任务。
六、参考文献
1.ApproximateComputingTechniquesforEnergy-efficientSystemDesign.IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)Systems,vol.24,no.1,2016,pp.393-404.
2.Anoverviewandevaluationofapproximatecomputingtechniques.ACMComputingSurveys(2019)52(2):1-29.
3.ModernGPUArchitectureOverview.JournalofComputerScienceandTechnology.2019.
4.QueryingHeterogeneousDatasetswithGPU-acceleratedjoins.ProceedingsoftheVLDBEndowment,vol.6,no.11,Aug.2013,pp.953-964.
5.Merge-basedApproximateQueryProcessingonCPU-GPUHeterogeneousArchitectures.Proceedingsofthe2016InternationalConferenceonManagementofData.