面向多核处理器的并行编译及优化关键技术研究

发布时间：2021-03-02 22:23

　　传统的单核处理器通过提高运行频率来提高计算性能。然而,单纯增加晶体管数目不仅耗用大量晶体管资源,而且随着时钟频率不断攀升,微处理器的功耗也迅速增加。提高芯片性能和减少能耗成为矛盾,单核处理器的性能提升已成为瓶颈。为解决这一问题,多核结构的设计思想应运而生。通过在单个芯片上集成多个高效内核,就可以在保持工作频率的条件下实现性能的提升,以获得更高的能效。多核处理器按照集成的处理器核的种类分为同构多核处理器和异构多核处理器。异构多核处理器将不同类型的内核集成在一起,在效率和性能方面往往要优于同构多核处理器。目前,异构多核处理器在加速实际应用方面获得了很高的性能,相关技术已被逐渐运用到新型高性能计算机中。异构多核处理器的特征为高性能并行计算提供了巨大潜力,但是,异构多核处理器在并行编程、存储层次管理等方面都很复杂,另外,在自动并行工具以及软件通用性方面仍有很多难题亟待解决,如何充分利用异构多核对编程模型和编译技术都提出了很大挑战。本文重点围绕异构多核编译系统设计及优化等问题进行研究,本文所提出的编译方法不仅适应于特定异构多核处理器,也适应于其他异构多核处理器系统。本文的主要工作和技术创新概述如... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：158 页

【学位级别】：博士

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CellBEGPU（GraphicsProcessingUnits）是一种图形图像处理器

国防科学技术大学研究生院博士学位论文构[10]，它将 GPU 作为开发数据并行的计算设备。图 1.3 显示了 CUDA 体系结构（图 1.3 来自文献[10]）。位论文全文数据库 2011年 第04期 信息科技辑

第 4 页图 1.3 CUDA 体系结构目前，多核处理器呈现出越来越广泛的应用，多核时代已经到来。多核产发展对很多领域的相关概念都赋予了新的内涵，同时也提出了新的挑战。.1.2 多核处理器编程面临的挑战多处理器给编程提出了巨大的挑战。对多核的使用不一定给应用带来更高能提升，一些编程技术并不一定能够充分开发多核处理器的并行性。多核编复杂性主要表现在以下几个方面：


本文编号：3060064