基于CPU-GPU異構(gòu)并行系統(tǒng)的Smith Waterman及HEVC加速技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著GPU的不斷更新發(fā)展，CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)逐漸為人們所使用，其中CPU主要負(fù)責(zé)高復(fù)雜度的邏輯運(yùn)算，GPU則負(fù)責(zé)計(jì)算密集型的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行工作，二者相輔相成，將系統(tǒng)整體計(jì)算能力最大化的利用?；贑PU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)加速的應(yīng)用研究也越來(lái)越多，但是其程序移植過(guò)程較為復(fù)雜且結(jié)果不夠準(zhǔn)確，距離真正的將CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)應(yīng)用于大規(guī)模程序加速還有一段距離。因此，本課題在原有的GPU加速研究的基礎(chǔ)上，總結(jié)了當(dāng)前GPU程序移植的兩種方

2、法RPA和MOL，并提出了全新一種程序移植方法ISC。應(yīng)用此方法實(shí)際移植了生物序列比對(duì)工具SmithWaterman和BLAST。
　　論文首先介紹了當(dāng)前GPU的硬件結(jié)構(gòu)及其編程模型CUDA(Compute Unified Device Architecture)的架構(gòu)，并詳細(xì)的介紹了CPU-GPU異構(gòu)并行系統(tǒng)的組成。由此提出了程序移植的一般步驟，總結(jié)目前已經(jīng)存在的兩種代碼移植方法RPA和MOL，這兩種方法要求編程者對(duì)原始CPU版

3、代碼有深入的了解，而且是對(duì)原始代碼的修改，不僅耗費(fèi)時(shí)間而且不保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文提出了全新的代碼移植方法ISC，該方法不需要對(duì)原始的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做任何更改，不僅節(jié)省時(shí)間精力更能保證移植后的程序結(jié)果與CPU版本結(jié)果一致。然后利用ISC方法實(shí)際移植了生物序列比對(duì)工具并給出加速結(jié)果。
　　本文的最后部分介紹了最新的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC及其CUDA加速版本的移植思路和系統(tǒng)框架。CUDA-SWfr和CUDA-BLASTN的加速結(jié)果顯示，