CPU-GPU异构数据流优化及其在气动力数值算法中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 CPU-GPU异构计算环境 | 第11-12页 |
| 1.1.2 气动力数值算法的研究 | 第12-13页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 CUDA访存方式的发展 | 第15-17页 |
| 1.2.2 NVLink提升数据流传输 | 第17-19页 |
| 1.2.3 IBM的CAPI架构 | 第19页 |
| 1.2.4 国内外GPU加速 | 第19-20页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第22-33页 |
| 2.1 CUDA统一设备模型的演变 | 第22-25页 |
| 2.1.1 Tesla架构 | 第22-23页 |
| 2.1.2 Fermi架构 | 第23页 |
| 2.1.3 Kepler架构 | 第23-24页 |
| 2.1.4 Maxwell架构 | 第24-25页 |
| 2.1.5 Pascal架构 | 第25页 |
| 2.2 CUDA模型 | 第25-30页 |
| 2.2.1 执行模型 | 第25-27页 |
| 2.2.2 存储模型 | 第27-30页 |
| 2.2.3 流和事件 | 第30页 |
| 2.3 CUDA MPS | 第30-31页 |
| 2.4 CUDA动态并行 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 CPU-GPU数据流优化 | 第33-57页 |
| 3.1 程序执行时间检测 | 第33-34页 |
| 3.1.1 程序插桩 | 第33-34页 |
| 3.1.2 gprof分析工具 | 第34页 |
| 3.2 数据流的处理模型 | 第34-37页 |
| 3.2.1 数据流概述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于GPU数据流处理模型框架 | 第35-37页 |
| 3.3 数据流处理具体过程 | 第37-43页 |
| 3.3.1 数据来源 | 第37-38页 |
| 3.3.2 执行过程 | 第38-40页 |
| 3.3.3 数据流处理流程 | 第40-43页 |
| 3.4 数据流处理瓶颈分析 | 第43-46页 |
| 3.4.1 数据流传输 | 第43-44页 |
| 3.4.2 数据流的存取 | 第44-45页 |
| 3.4.3 数据流加工过程 | 第45-46页 |
| 3.5 Hyper-Q优化数据流 | 第46-47页 |
| 3.6 纹理内存优化数据流 | 第47-48页 |
| 3.7 实验及结果分析 | 第48-55页 |
| 3.7.1 数值验证 | 第49-50页 |
| 3.7.2 CPU-GPU测试 | 第50-51页 |
| 3.7.3 线程块配置测试 | 第51-53页 |
| 3.7.4 纹理内存优化测试 | 第53页 |
| 3.7.5 GPU利用率测试 | 第53-55页 |
| 3.8 数据依赖性 | 第55-56页 |
| 3.8.1 数据依赖问题 | 第55页 |
| 3.8.2 数据依赖性的解决方式 | 第55-56页 |
| 3.9 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 MPI-GPU的性能优化 | 第57-69页 |
| 4.1 GPU上下文 | 第57-58页 |
| 4.1.1 上下文简介 | 第57页 |
| 4.1.2 上下文的切换开销 | 第57-58页 |
| 4.2 MPI-GPU架构 | 第58-62页 |
| 4.2.1 MPI概述 | 第58页 |
| 4.2.2 MPI-CPU架构 | 第58-59页 |
| 4.2.3 MPI-GPU架构 | 第59-62页 |
| 4.3 MPI-GPU中MPS的使用 | 第62-65页 |
| 4.3.1 GPU的工作模式 | 第62页 |
| 4.3.2 MPS结构 | 第62-64页 |
| 4.3.3 MPS的优势 | 第64-65页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第65-68页 |
| 4.4.1 MPI-CPU实验 | 第65-66页 |
| 4.4.2 MPI-GPU实验 | 第66-68页 |
| 4.4.3 MPS实验 | 第68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 数据集并行 | 第69-75页 |
| 5.1 数据单元的形成 | 第69-72页 |
| 5.1.1 四面体网格 | 第69-70页 |
| 5.1.2 六面体网格 | 第70页 |
| 5.1.3 数据集 | 第70-72页 |
| 5.2 基于GPU的数据集并行案例 | 第72-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第83页 |
