整流、滤波与线性串联型稳压电源工作原理
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面向OpenCL架构的GPGPU量化性能模型
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面向OpenCL架构的GPGPU量化性能模型
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.
面向OpenCL模型的GPU性能优化
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面向OpenCL模型的GPU性能优化
GPU的高性价比吸引了越来越多的通用计算.为充分发挥异构处理平台下GPU的通用计算能力,提出面向OpenCL模型的性能优化方法.该方法建立源程序的多面体表示,分别对GPU的全局存储器和快速存储器进行优化与分配;通过检测存储访问模式发掘可向量化的存储访问实例,利用数据空间变换对存储访问模式进行转换,进而使用向量数据类型提高片外存储器的带宽利用率;通过检测程序中的数据重用,根据数据的访问属性和OpenCL存储模型的特性实现快速存储器的有效分配与优化,提高了片上存储器的使用效率.采用文中方法对6个测试程序进行实验的结果表明,程序的性能提高了1.6~8.4倍,证实了其有效性.
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