【摘 要】
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针对CPU-GPU异构并行系统应用开发移植后优化不充分问题，提出了一种渐近拟合优化与源到源编译相结合的方法，该方法能够对插入了制导语句的C语言程序转换为CUDA语言后的程序进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61572394);国家高技术研究发展计划(863)(No.2014AA01A302)
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针对CPU-GPU异构并行系统应用开发移植后优化不充分问题，提出了一种渐近拟合优化与源到源编译相结合的方法，该方法能够对插入了制导语句的C语言程序转换为CUDA语言后的程序进行多次剖分，根据源程序特性和硬件信息自动完成源到源编译与优化，并基于该方法实现了原型系统。通过在不同环境中的该原型系统在功能和性能方面进行的测试表明，由系统生成的CUDA目标程序与C源程序在功能上一致，性能上却有了大幅度提高，通过与CUDA基准测试程序相比表明，该目标程序在性能上明显优于其他源到源编译转换生成的程序。
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