【摘 要】
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连续的数据无关是指计算目标矩阵连续的元素时使用的源矩阵元素之间没有关系且也为连续的，访存密集型是指函数的计算量较小，但是有大量的数据传输操作.本文在OpenCL框架下，以bitwise函数为例，研究和实现了连续数据无关访存密集型函数在GPU平台上的并行与优化.在考察了向量化、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度在不同的GPU硬件平台上对性能的影响之后，实现了这个函数的跨平台性能移植.实验结果表
【机 构】
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Laboratory of Parallel Software and Computational Science, Institute of Software, Chinese Academy of
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连续的数据无关是指计算目标矩阵连续的元素时使用的源矩阵元素之间没有关系且也为连续的，访存密集型是指函数的计算量较小，但是有大量的数据传输操作.本文在OpenCL框架下，以bitwise函数为例，研究和实现了连续数据无关访存密集型函数在GPU平台上的并行与优化.在考察了向量化、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度在不同的GPU硬件平台上对性能的影响之后，实现了这个函数的跨平台性能移植.实验结果表明，在不考虑数据传输的前提下，优化后的函数与这个函数在OpenCV库中的CPU版本相比，在AMD HD 5850 GPU达到了平均40倍的性能加速比；在AMD HD 7970 GPU达到了平均90倍的性能加速比；在NVIDIA Tesla C2050 GPU上达到了平均60倍的性能加速比；同时，与这两个函数在OpenCV库中的CUDA实现相比，在NVIDIA Tesla C2050平台上，也达到了1.5倍的性能加速.
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