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2017-09-04 发布于上海
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gpgpu性能模型及应用实例分析 a performance model for general-purpose computation on gpu.pdf

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gpgpu性能模型及应用实例分析 a performance model for general-purpose computation on gpu

第21卷第9期计算机辅助设计与图形学学报 V01．21。NO．9 COMPUTER-AIDEDDESIGNCOMPUTERGRAPHICS 2009年9月 JOURNAl。OF Sep．，2009 GPGPU性能模型及应用实例分析韩博周秉锋 (北京大学计算机科学与技术研究所北京 100871) (hanbo@icst．pku．edu．on) 摘要现代图形处理器(GPU)的高性能吸引了大量非图形应用，为了有效地进行性能预测和优化，提出一种GPU 处理通用计算问题的性能模型．通过分析现代GPU并行架构和工作原理，将GPU的通用计算过程划分为数据获取、计算、输出和传输4个并列的阶段，结合程序特点和硬件规格对各阶段进行量化分析，完成性能预测．通过实验分析得出两大性能影响要素：计算强度和访问密度，并将其作为性能优化的基本准则．该模型被用于分析几种常见的图像和视频处理算法在GPU上的实现，包括高斯卷积、离散余弦变换和运动估计．实验结果表明，通过增大计算强度和访问密度，文中优化方案显著地降低了GPU上的执行时间，使得计算效率提升了4～10倍，充分说明了该模型在性能预测和优化方面的有效性．关键词 GPU；GPGPU；图像处理；性能模型；DCT；卷积；运动估计中图法分类号TP391 A Modelfor on Performance GPU General—PurposeComputation Han Zhou Bo Bingfeng Scienceand (InstituteofComputer Technology，PekingUniversity，Beijing100871) AbstractWe anefficientmodelto and the of general—purpose present analyzeimproveperformance on units(GPGPU)．Afterthe architectureand computationgraphics processing analyzingparallel massive-threadmechanismofmodernGPUs．webuilda modelonafour-level working performance stream data andtransfer．Wefurther processingpipeline，includinginput，computation，output two for to in conclude factorsGPGPU achieve both key applicationshighperformance：highintensity and access．Todemonstratetheeffectivenessofourmodel，we its computationmemory highlight onthree