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GPU通用计算性能预测和优化

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景第10-14页
        1.1.1 多核处理器的产生第10页
        1.1.2 GPU 的发展第10-12页
        1.1.3 GPU 和 CPU第12-13页
        1.1.4 GPGPU 性能第13-14页
    1.2 性能预测第14-15页
        1.2.1 分析法第14页
        1.2.2 数据法第14-15页
        1.2.3 模拟法第15页
    1.3 相关工作第15-16页
        1.3.1 Meswani 的高性能计算性能预测模型第15页
        1.3.2 Boat Hull 模型第15-16页
        1.3.3 Zhang 和 Owens 的 GPU 性能定量分析模型第16页
        1.3.4 Hong 和 Kim 的 GPU 架构分析模型第16页
    1.4 论文的研究目标和方法第16-18页
    1.5 论文结构第18-19页
第二章 GPU 和 CUDA第19-29页
    2.1 GPU 硬件架构第19-21页
        2.1.1 SM 结构第19-21页
    2.2 CUDA第21-27页
        2.2.1 CUDA 的发展第21-22页
        2.2.2 CUDA 编程模型第22-23页
        2.2.3 CUDA 存储模型第23-26页
        2.2.4 CUDA 指令执行机制第26-27页
    2.3 本章小结第27-29页
第三章 Kernel 性能预测模型(KPEM)第29-44页
    3.1 影响 GPGPU 程序性能的因素第29-31页
        3.1.1 并行度第29-30页
        3.1.2 存储器第30页
        3.1.3 指令第30-31页
    3.2 GPU 性能上限第31-33页
        3.2.1 指令执行和 warp 调度第31-32页
        3.2.2 性能上限计算第32-33页
    3.3 指令延迟第33-35页
        3.3.1 最大吞吐量所需 warp 数第33-34页
        3.3.2 SM 上活跃 warp 数第34-35页
    3.4 性能预测模型第35-37页
    3.5 KPEM 工作流程第37-42页
        3.5.1 CUDA 编译过程第37-40页
        3.5.2 不可修改参数第40-41页
        3.5.3 可修改参数第41-42页
    3.6 本章小结第42-44页
第四章 混合编程性能预测模型(HPPEM)第44-50页
    4.1 CUDA Stream第44-45页
    4.2 性能预测模型第45-49页
    4.3 本章小结第49-50页
第五章 KPEM 和 HPPEM 实验测试第50-59页
    5.1 实验环境第50-53页
        5.1.1 Fermi 架构第50-52页
        5.1.2 GTX460第52-53页
    5.2 KPEM 实验第53-57页
        5.2.1 参数计算第53-55页
        5.2.2 系统测试第55-57页
    5.3 HPPEM 实验第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 基于 KPEM 和 HPPEM 的 GPGPU 程序优化第59-70页
    6.1 通用优化方法第59-66页
        6.1.1 CPU 和 GPU 异步执行第59-60页
        6.1.2 避免 shared memory 的 bank conflict第60-65页
        6.1.3 避免分支第65-66页
    6.2 平衡情况下的优化第66-69页
        6.2.1 Register 的使用第66-67页
        6.2.2 Shared memory 的使用第67页
        6.2.3 Kernel 参数设置第67-69页
    6.3 本章小结第69-70页
第七章 结束语第70-72页
    7.1 主要工作与创新点第70页
    7.2 后续研究工作第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第77-79页

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