面向科學(xué)計算的GPU宏體系結(jié)構(gòu)研究.pdf

1、GPU(Graphic Processing Units)的并行性以及近年來發(fā)展起來的可編程功能為處理科學(xué)計算提供了良好的運行平臺。由此使得各GPU廠商們轉(zhuǎn)向?qū)PU用于通用計算方面的研究，提出如CUDA(Compute Unified Device Architecture)、Brook+等通用計算GPU編程模型。盡管這些編程模型逐漸變得精致，但考慮到降低翻譯的開銷、提高目標(biāo)碼的質(zhì)量等因素，匯編語言總是必須的。然而不同體系結(jié)構(gòu)下GPU

2、匯編指令的差異對程序設(shè)計造成了很大困難。
　　為了解決這個問題，本文首先通過研究GPGPU領(lǐng)域中的多種體系結(jié)構(gòu)和編程模型，并使用GPGPU-sim模擬器模擬GPU應(yīng)用來對比當(dāng)前具有代表性的GPU體系結(jié)構(gòu)、存儲結(jié)構(gòu)，抽象出一種高性能的面向科學(xué)計算的虛擬GPU體系結(jié)構(gòu)。隨后，深入研究現(xiàn)有的各類機(jī)器的GPU指令集，找出各個指令集間的共性，在抽象出的高性能的面向科學(xué)計算的GPU體系結(jié)構(gòu)指導(dǎo)下，定義出一種相對完善的適用于GPU上編程的中間語

3、言，給出此中間語言的詞法、語法、語句類型及格式、程序框架的詳細(xì)設(shè)計。最后，實現(xiàn)一種支持多目標(biāo)GPU指令的映射器，使得能夠使用這種中間語言進(jìn)行簡單的算法編程，并編寫軟件模擬使用此GPU中間語言編寫程序至最終獲得運行結(jié)果的全過程。這種中間語言能夠完成到各類GPU指令的映射任務(wù)，消除各機(jī)器平臺的差異，由于使用相同的助記符編寫的程序能運用于不同的GPU體系結(jié)構(gòu)中，廣大的計算機(jī)工作者便能減少重復(fù)學(xué)習(xí)的過程，從中得到裨益，從而提高軟件產(chǎn)品的開發(fā)效率