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GPU并行优化关键技术研究
GPU并行优化关键技术研究
随着计算机科学的不断发展，图形处理单元（GPU）的出现为并行计算提供了强大的支持和加速能力。GPU具有较多的处理核心、高吞吐量、低时延等特点，因此被广泛应用于数据并行处理、机器学习、机器视觉等领域。针对GPU并行计算的科研探索越来越多，那么GPU并行优化关键技术研究对于提高并行计算效率至关重要。
一、并行分配策略
并行分配策略着重考虑GPU的任务处理能力、核心数量等硬件性能参数，并据此开发最优的分配方案，以便能够将并行计算任务分配到更多的处理核心上。常见的并行分配策略包括任务平衡法、负载均衡和任务分配策略等。
1.1任务平衡法
任务平衡法的目的是通过任务分配，使每个核心的工作负载均衡，从而达到最小的执行时间。该策略被广泛应用于数据并行处理、深度学习、机器视觉等具有相对复杂任务的领域。
1.2负载均衡策略
负载均衡策略强调利用硬件性能参数的均匀性，尽可能将触发块或系统资源按照核心数量平均分配到所有处理核心上。这种策略适用于一些计算任务相对简单、计算时间相对短的应用程序。
1.3任务分配策略
任务分配策略结合任务平衡法和负载均衡策略，考虑到系统资源的瓶颈，更加精准地将任务和计算资源分配给核心，提高计算效率。
二、内存访问优化
GPU具有亚流水线结构和较小的缓存，其次的内存带宽经常成为系统性能瓶颈。因此，对内存访问进行优化不仅能够提高计算速度，也能够为硬件性能的充分利用提供保障。
2.1分配全局内存
全局内存是GPU中存储用户数据的主要内存区域，分配全局内存能够大大提高并行计算速度，因此在程序设计中应该充分考虑全局内存的使用。
2.2记录内存存储模式
GPU在内存访问过程中会受到Bank级别和Bank组级别的限制。为了解决这个问题，研究者常常会在代码设计前记录内存存储模式，并根据存储模式对内存进行访问。
三、调度器优化
对于并行计算来说，调度器扮演了一个非常重要的角色。GPU调度器会管理计算任务和数据访问之间的关系，并注意IO和内存之间的并发问题，在很大程度上影响GPU并行计算的性能。
3.1范围粗细划分
在调度器进行任务分配过程中，范围粗细划分可以通过确定不同范围内的任务分配给不同的基本块来加速计算过程。常用的方式之一是对数据集进行分治，进而进行拆分操作。
3.2数据预制
数据预制代表的核心思想是在进行GPU计算操作前，预测计算需要的数据并将其存到高速缓存中。这样，当CPU或GPU外设开始计算时，能够快速访问数据，从而简化计算过程。
四、算法优化
并行算法可以充分利用GPU硬件性能，从而提高计算的运行速度。合理的算法设计可以减少算法的时间复杂度和空间复杂度，进而提高计算效率。
4.1分段计算法
分段计算法的核心思想是将算法拆分成若干步骤，每一步在触发块中并行执行。分段计算法通过优先考虑单个步骤的完成速度，有效地充分利用GPU硬件性能。
4.2树形算法
树形算法在计算生态中的作用日益提升。该算法通过将源数据分层、分段、分组等来完成对GPU的任务分配，相比于其他算法，树形算法的执行效率和稳定性更加显著。
综上所述，GPU并行优化关键技术包括并行分配策略、内存访问优化、调度器优化和算法优化等。要把优化思想付诸实践，提升GPU并行计算的运算速度，需要充分考虑计算机硬件特点和运算目标的优化目标，找到合适的优化策略，并实现其有效应用。