基于Android平臺(tái)CUDA程序移植的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

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

2、行。程序經(jīng)過移植之后，可以實(shí)現(xiàn)在Android系統(tǒng)的移動(dòng)設(shè)備上訪問位于高性能服務(wù)器上的GPU通用計(jì)算資源，對(duì)移動(dòng)設(shè)備上的高性能計(jì)算具有很大意義。
　　移動(dòng)CUDA運(yùn)行環(huán)境由服務(wù)端和客戶端兩部分構(gòu)成，客戶端部署在Android系統(tǒng)的移動(dòng)設(shè)備，以偽裝API方式獲取CUDA程序的調(diào)用函數(shù)與函數(shù)參數(shù)，將其發(fā)送到服務(wù)端，在服務(wù)端完成對(duì)實(shí)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(shí)現(xiàn)了兼容性的特點(diǎn)。

3、
　　針對(duì)Android平臺(tái)的CUDA程序移植是建立在詳細(xì)分析CUDA程序的編譯流程上，改變?cè)镜幕旌暇幾g策略，采用分離不同平臺(tái)編譯結(jié)果的方法。在GPU設(shè)備端執(zhí)行的程序編譯成fatbin格式，而在主機(jī)端執(zhí)行的C程序則使用ARM交叉編譯工具編譯成ARM平臺(tái)的目標(biāo)程序。
　　經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明，本文實(shí)現(xiàn)的CUDA程序移植方法對(duì)計(jì)算密集型算法性能提升效果顯著，具有較好的計(jì)算性能和加速比。本文使用的Socket優(yōu)化方法對(duì)于無線網(wǎng)絡(luò)傳輸性能