【摘 要】
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由CPU＋GPU组成的异构并行环境可以有效地提高计算系统的运算速度和处理能力。本文设计了几种有效的优化策略。首先依据计算情况和数据规模对并行计算单元进行合理的资源动态分
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,清华大学工程物理系
【基金项目】
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国家自然科学基金（60803160）, 湖北省自然科学基金重点项目（2009CDA136 2009CDA034）, 湖北省教育厅科学研究项目（Q20101110 D2009110）
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由CPU＋GPU组成的异构并行环境可以有效地提高计算系统的运算速度和处理能力。本文设计了几种有效的优化策略。首先依据计算情况和数据规模对并行计算单元进行合理的资源动态分配;然后通过共享存储器优化、指令优化及内存合并技术,对算法进一步优化,将其改造成为适用于异构环境处理的并行模式,以提高算法的运行速度。论文通过基于异构分布并行环境的蛋白质折叠结构预测算法进行实验,结果证明此优化方法是可行的、有效的,算法的运行速度有很大的提高,获得了较好的加速比。
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