面向OpenCL模型的GPU性能优化

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面向OpenCL模型的GPU性能优化

Date 2019-01-04
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摘要:

GPU的高性价比吸引了越来越多的通用计算.为充分发挥异构处理平台下GPU的通用计算能力,提出面向OpenCL模型的性能优化方法.该方法建立源程序的多面体表示,分别对GPU的全局存储器和快速存储器进行优化与分配;通过检测存储访问模式发掘可向量化的存储访问实例,利用数据空间变换对存储访问模式进行转换,进而使用向量数据类型提高片外存储器的带宽利用率;通过检测程序中的数据重用,根据数据的访问属性和OpenCL存储模型的特性实现快速存储器的有效分配与优化,提高了片上存储器的使用效率.采用文中方法对6个测试程序进行实验的结果表明,程序的性能提高了1.6~8.4倍,证实了其有效性.