【摘 要】
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近年来在生物计算，科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上 编程和调优过程非常繁琐，为此，研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编
【机 构】
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中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室, 北京 100190
【出 处】
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2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)
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近年来在生物计算，科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上 编程和调优过程非常繁琐，为此，研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编译器，以及指导程序优化的 计算模型，在一定程度上简化了GPU 上的算法设计和优化，但是已有工作都存在一些不足.针对GPU 低延迟高 带宽的特性，提出了基于延迟隐藏因子的GPU 计算模型，模型提取算法隐藏延迟的能力，以指导算法优化.利用三种矩阵乘算法进行实测与模型预测，实验结果表明，在简化模型的情况下，平均误差率为0.19.
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