【摘 要】
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近年来,图形处理器(GPU)在通用计算领域的应用越来越广泛,较高的性能功耗比以及合理的价格使其迅速普及.CUDA则是一种在当今图形处理器上进行通用编程的代表语言.但是由于CUD
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥,230027
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近年来,图形处理器(GPU)在通用计算领域的应用越来越广泛,较高的性能功耗比以及合理的价格使其迅速普及.CUDA则是一种在当今图形处理器上进行通用编程的代表语言.但是由于CUDA过多的暴露了底层硬件的细节,使得程序员必须熟悉GPU的硬件细节才能写出高效运行的程序.而且由于GPU硬件在不断进化,使得为某一代GPU开发的程序很难高效的在新的硬件平台上执行.这大大增加了使用CUDA进行编程的难度和工作量.因此本文提出了一个面向存储优化的GPG-PU编译器,将高层的制导语言翻译成优化的CUDA语言.硬件无关的高层制导语言提供了简单的编程模型和可移植性.应用了多种存储优化技术的优化编译器则负责生成高性能的CUDA程序.使用Rodinia测试程序集在Tesla C2050 GPU上的实验结果表明,本文的方案达到了较好的性能和可移植性的平衡.
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