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摘要
并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来, GPU (graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步.研究者虽然提出很多支持GPU线程同步的方法并取得较大进展,但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战.根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类.在此基础上,围绕GPU线程同步的表达和执行,首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战;而后依据不同的GPU线程同步粒度,从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手,介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究,对现有研究方法进行分析与总结.最后,指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景,并给出可能的研究思路,从而为该领域的研究人员提供参考.
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