GPU通用計(jì)算性能預(yù)測和優(yōu)化.pdf

1、隨著GPU在大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算中的廣泛應(yīng)用,GPGPU(General-Purpose GPU)程序的性能預(yù)測成為一個重要的研究課題。本文基于NVIDIA GPU和CUDA提出了兩種GPU性能預(yù)測分析模型,分別為kernel性能的預(yù)測模型和混合編程性能預(yù)測模型。利用本文提出的性能預(yù)測模型,GPGPU開發(fā)者可以預(yù)測算法和程序的性能,并理解開發(fā)過程中性能因素的選擇和影響。
　　Kernel性能預(yù)測模型主要考慮了CUDA kernel在

2、GPU上的指令執(zhí)行過程。首先本文提出在CUDA指令執(zhí)行模型下GPU理論上的最大指令吞吐量,然后在此基礎(chǔ)上考慮影響GPGPU程序達(dá)到理論最大指令吞吐量的因素。在性能預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,本文提出了模型的應(yīng)用工作流程。
　　混合編程性能預(yù)測模型主要考慮CPU和GPU異步執(zhí)行下的性能預(yù)測。在這個預(yù)測模型下,kernel的執(zhí)行被看作一個整體,因此和kernel性能預(yù)測模型之間是獨(dú)立的。混合編程性能預(yù)測模型是通過考慮不同部分的執(zhí)行時間之間的相互