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文檔簡介
1、隨著GPU(Graphic Processing Unit,圖形處理器)功能越來越強大,特別是NVIDIA公司CUDA(Compute Unified Device Architecture,統(tǒng)一計算架構(gòu))平臺的推出,GPU通用計算逐漸成為高性能計算領(lǐng)域一個重要的發(fā)展趨勢。然而,功耗問題始終是影響GPU通用計算技術(shù)發(fā)展的一個主要問題。盡管GPU的性能功耗比一般高于傳統(tǒng)CPU(Central Processing Unit,中央處理器),
2、但其高絕對功耗仍然會帶來諸如芯片封裝和散熱成本上升,器件壽命和可靠性降低等問題,也不符合當今綠色計算的趨勢。在學(xué)術(shù)界,GPU功耗相關(guān)領(lǐng)域的研究尚處于起步階段,有很多關(guān)鍵技術(shù)值得探索。
本文的主要工作包括:1)通過深入分析CUDA的編程模型和存儲模型,研究其指令執(zhí)行的特點,進而分析其匯編級PTX(Parallel Thread eXecution)指令和機器指令,從計算指令運行和訪存行為級提出了一個基于機器指令的GPU功耗預(yù)測模
3、型。2)針對四類不同應(yīng)用,提出了通過動態(tài)調(diào)節(jié)GPU計算能力和顯存帶寬在不損失性能前提下獲得最低功耗的方法。并運用功耗模型預(yù)測了GPU在不同核心頻率和顯存頻率下運行不同應(yīng)用時的功耗,對優(yōu)化方法進行了驗證。
對7個典型應(yīng)用的實測證明,本文提出的功耗模型預(yù)測精度在94%以上。同時,本文提出的優(yōu)化策略使四類應(yīng)用的平均效能提升了14.5%。
本課題受到國家863重點項目“新概念高效能計算機體系結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)研究開發(fā)”(No.200
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