面向OpenCL架构的GPGPU量化性能模型
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2019-01-04
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455摘要：
为了评估数据并行(DLP)应用并行化后在GPU体系结构上的执行性能，针对OpenCL架构提出一种GPGPU量化性能模型.该模型充分考虑了影响GPGPU程序性能的各种因素：全局存储器访问、局部存储器访问、计算与访存重叠、条件分支转移和同步.通过对DLP应用的静态分析并设定具体的OpenCL执行配置，在无需编写实际GPGPU程序的前提下采用该模型即可估算出DLP应用在GPU体系结构上的执行时间.在AMD RadeonTM HD 5870 GPU和NVIDIA GeForceTM GTX 280 GPU上对矩阵乘法与并行前缀和的分析与实验结果表明：该性能模型能够相对准确地评估DLP应用并行化后的执行时间.
