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GPGPU等距离访存融合方法:原理、实践与性能优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代计算领域,通用图形处理器(General-PurposeGraphicsProcessingUnit,GPGPU)凭借其强大的并行计算能力,已成为推动诸多前沿领域发展的关键力量。从人工智能领域的深度学习模型训练,到科学计算中的气候模拟、分子动力学模拟,再到计算机视觉领域的图像识别与处理,GPGPU都发挥着不可替代的作用。例如,在深度学习中,GPGPU能够大幅加速神经网络的训练过程,使得模型能够在更短的时间内完成训练,从而推动了自然语言处理、图像生成等技术的快速发展;在气候模拟中,GPGPU可
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