为设计基于固定序的 Bellman-Ford 算法在 CUDA 平台下并行优化方案，结合算法计算密集和数据密集的特点。从核函数计算层 面，提出了访存优化方法和基于固定序优化线程发散；从 CPU-GPU 传输层面，提出了基于 CUDA 流优化数据传输开销方法。经对不同显 卡测试，参照共享内存容量划分线程块、缩减迭代后向量维度和使用 CUDA 流缩短首次计算时延，相比传统算法，改进后并行算法加速 比在 200 倍左右。该并行优化方案验证了固定序在 CUDA 平台具有可行性和可移植性，可作为多平台研究参照。
2021-03-07 21:04:31
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本书系统、深入讲解了科学计算及企业级应用的并行优化方法与最佳实践。第1章介绍了常见的并行编程基于的多核/众核向量处理器架构。第2章介绍了如何在X86、ARM和GPU上优化常见的线性代数运算。第3章介绍了如何在X86和GPU处理器上优化偏微分方程的求解。第4章介绍了如何在X86处理器和GPU上优化常见的分子动力学算法。第5……
2019-12-21 20:13:44
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