基于Android平臺CUDA程序移植的研究與實現.pdf

1、移動計算設備的飛速發(fā)展已經成為轉變傳統(tǒng)計算設備發(fā)展的根本趨勢。GPU在圖像處理方向應用的同時，也為通用計算提供了良好的運行平臺。CUDA是功能完善的圖形處理器通用計算編程API，但其并沒有解決移動設備上并行計算的問題。GPU在移動設備上的發(fā)展雖然很迅速，但是僅僅依賴片上GPU來提升計算能力，在計算效率和能耗等方面都有很大限制。
　　本文設計了CUDA程序在移動設備上的運行環(huán)境，實現CUDA程序在基于Android系統(tǒng)的移動設備上運

2、行。程序經過移植之后，可以實現在Android系統(tǒng)的移動設備上訪問位于高性能服務器上的GPU通用計算資源，對移動設備上的高性能計算具有很大意義。
　　移動CUDA運行環(huán)境由服務端和客戶端兩部分構成，客戶端部署在Android系統(tǒng)的移動設備，以偽裝API方式獲取CUDA程序的調用函數與函數參數，將其發(fā)送到服務端，在服務端完成對實際GPU的操作。由于采用偽裝API方式，原有的CUDA程序不需要引入其他特定的API，實現了兼容性的特點。

3、
　　針對Android平臺的CUDA程序移植是建立在詳細分析CUDA程序的編譯流程上，改變原本的混合編譯策略，采用分離不同平臺編譯結果的方法。在GPU設備端執(zhí)行的程序編譯成fatbin格式，而在主機端執(zhí)行的C程序則使用ARM交叉編譯工具編譯成ARM平臺的目標程序。
　　經過實驗證明，本文實現的CUDA程序移植方法對計算密集型算法性能提升效果顯著，具有較好的計算性能和加速比。本文使用的Socket優(yōu)化方法對于無線網絡傳輸性能