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基于GPU体系结构的并行计算及其在数据并行问题中的应用综述

剑桥大学出版社在线出版：2015年6月3日

克里斯托巴尔·纳瓦罗 ,
南希·希施费尔德·卡勒 和
路易斯·马图
克里斯托巴尔·纳瓦罗*
附属：
智利圣地亚哥智利大学计算机科学系 智利瓦尔迪维亚科学研究中心（CECS）
南希·希施费尔德·卡勒*
附属：
智利圣地亚哥智利大学计算机科学系
路易斯·马图*
附属：
智利圣地亚哥智利大学计算机科学系
*
通讯作者。电子邮件：crinavar@dcc.uchile.cl
电子邮件：nancy@dcc.uchile.cl
电子邮件：lmateu@dcc.uchile.cl

摘要

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并行计算已经成为计算机科学领域的一个重要课题，并且在研究高性能解决方案时被证明是至关重要的。计算机体系结构的演变(多核心和多芯)朝向更高数量的内核只能证实并行是加速算法的选择方法。在过去的十年中，图形处理单元（GPU）以其低成本和大规模并行处理能力在高性能计算（HPC）领域占据了重要地位。超级计算机首次以台式计算机的价格提供给任何人。在本文中，我们概述了并行计算的概念，特别是GPU计算。为GPU实现高效的并行算法不是一项简单的任务，为了达到预期的性能，必须满足几个技术限制。其中一些限制是GPU的底层架构及其背后的理论模型的结果。我们的目标是提出一组理论和技术概念，这些概念通常是理解GPU及其大规模并行模型。特别是，我们展示了这项新技术如何帮助计算物理，特别是当问题是数据并行。我们给出了四个计算物理问题的例子；n车身，碰撞检测，Potts模型和细胞自动机仿真。这些示例很好地代表了适用于GPU计算的问题类型。通过了解GPU体系结构及其大规模并行编程模型，人们可以克服沿途发现的许多技术局限性，为计算物理问题设计更好的基于GPU的算法，并且与顺序实现相比，可以实现高达两个数量级的加速。

关键词

68宽102005年5月2010年第68季度68甲1964岁以下00A79号81Vxx型GPU计算并行计算计算模型算法数据并行大规模并行波茨模型伊辛模型碰撞检测n个主体元胞自动机。
类型
评论文章
问询处
计算物理中的通信 ,第15卷 ,第2期 2014年2月 第285-329页
版权
版权所有©全球科学出版社有限公司2014

工具书类

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