基于CUDA的细粒度并行计算模型研究

作者：肖汉; 肖波; 冯娜; 杨锦锦

来源：计算机与数字工程, 2013, (05): 801-804.

• 图形处理器
• 图形处理器的通用计算
• 统一计算设备架构
• 细粒度并行计算
• 单指令多数据 graphic processor unit(GPU)
• general purpose computing on graphics processing units(GPGPU)
• compute unified device architecture(CUDA)
• fine-grained parallel computing
• single instruction multiple data(SIMD)

作为应用软件模型和计算机硬件之间的桥梁,编程模型在计算机领域的重要性不言而喻。但随着具备细粒度并行计算能力的图形处理器(GPU)进入主流市场,与之相适应的编程模型发展却相对滞后。Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的统一计算设备架构(CUDA)技术,使得通用计算图形处理单元(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。论文从特性、组成和并行架构等几个方面对CUDA并行计算模型进行了研究,充分表明基于GPU进行高性能并行计算,是适应目前大规模计算需求的一个重要发展途径。

• 单位
  郑州师范学院