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论文研究-基于GPU的并行优化技术.pdf
论文研究-基于GPU的并行优化技术.pdf
上传者:
39841848
|
上传时间: 2023-04-14 18:11:31
|
文件大小: 515KB
|
文件类型: PDF
图形处理器
并行优化
累加和
统一计算设备架构
针对标准并行算法难以在图形处理器(GPU)上高效运行的问题,以累加和算法为例,基于Nvidia公司统一计算设备架构(CUDA)GPU介绍了指令优化、共享缓存冲突避免、解循环优化和线程过载优化四种优化方法。实验结果表明,并行优化能有效提高算法在GPU上的执行效率,优化后累加和算法的运算速度相比标准并行算法提高了约34倍,相比CPU串行实现提高了约70倍。
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