【摘 要】
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为了研究GPU的通用计算能力和适合SMP集群的编程模型,首次提出MPI＋CUDA多粒度混合并行编程的新方法,节点间采用MPI实现粗粒度并行,节点内采用CUDA实现细粒度并行的混合编程方
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60573108)
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为了研究GPU的通用计算能力和适合SMP集群的编程模型,首次提出MPI＋CUDA多粒度混合并行编程的新方法,节点间采用MPI实现粗粒度并行,节点内采用CUDA实现细粒度并行的混合编程方式。利用此方法在搭建的3节点SMP集群环境中,测试了大规模矩阵乘问题的并行计算能力。实验结果表明,该方法能够显著提升并行效率,同时证明MPI＋CUDA混合编程模型能够充分发挥SMP集群节点间分布式存储和节点内共享内存的优势,为装有CUDA-enabled GPU的SMP集群提供了一种有效的并行策略。
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