在HMPP框架下優(yōu)化GPU程序的執(zhí)行效率的開題報告

在HMPP框架下優(yōu)化GPU程序的執(zhí)行效率的開題報告一、研究背景在高性能計算領域，GPU作為并行計算的佼佼者，被廣泛應用于科學計算、機器學習等領域。然而，在GPU上并行編程并不像在CPU上那么簡單，需要對硬件結構和編程模型進行深入理解。HMPP（HeterogeneousMulti-ProcessingPlatform）框架為GPU開發(fā)者提供了一種簡單的編程模型，使得開發(fā)者可以專注于算法和數據結構的設計，而不用過多關注硬件細節(jié)。然而，HMPP框架的性能并不一定最優(yōu)，需要進行進一步的優(yōu)化。二、研究內容本文將從以下幾個方面對在HMPP框架下的GPU程序優(yōu)化進行研究：1.硬件特性分析：對GPU硬件結構進行深入了解，掌握其硬件特性，從而為程序的優(yōu)化提供指導。2.程序性能瓶頸分析：分析程序中存在的性能瓶頸，評估影響程序性能的因素，并提出相應的優(yōu)化方案。3.優(yōu)化方法研究：結合GPU硬件特性和程序性能瓶頸，研究優(yōu)化方法，包括算法優(yōu)化、存儲器訪問優(yōu)化等，以及如何使用HMPP框架提供的工具進行優(yōu)化。4.實驗驗證：使用實例程序對研究成果進行驗證，評估優(yōu)化后程序的性能表現(xiàn)，并與其他優(yōu)化方法進行比較。三、研究意義本文的研究將以HMPP為基礎，針對GPU程序的優(yōu)化進行深入探究，并提出有效的優(yōu)化方法，旨在提高GPU程序的執(zhí)行效率，使得GPU可以更加高效地服務于科學計算和機器學習等領域，從而在實際應用中發(fā)揮更大的作用。四、研究方法本研究將采用以下方法：1.理論探究法：對GPU硬件結構、HMPP編程模型等進行理論研究和分析，掌握GPU程序的運作原理和優(yōu)化方法。2.實驗研究法：設計實驗程序，使用HMPP框架，并結合性能分析工具，評估程序的性能表現(xiàn)，驗證優(yōu)化方法的有效性。3.調研法：對現(xiàn)有的GPU優(yōu)化方法進行調研，了解其優(yōu)劣勢，并結合實驗數據進行對比分析。五、擬完成的工作1.理論研究：對GPU架構、HMPP編程模型進行深入探究，為后續(xù)實驗提供理論指導。2.實驗設計：設計一組實驗程序，驗證HMPP框架在GPU程序優(yōu)化中的應用效果，收集并分析實驗數據。3.優(yōu)化方法研究：針對實驗數據中的性能瓶頸，總結并提出相應的優(yōu)化方法，包括算法優(yōu)化、存儲器訪問優(yōu)化等。4.實驗驗證：使用實驗程序和常用的優(yōu)化方法進行比較，驗證HMPP框架在GPU程序優(yōu)化中的性能表現(xiàn)。5.撰寫論文：撰寫論文，總結研究成果，并提出未來的研究方向和展望。六、進度安排1.第一、二周：進行文獻調研和理論研究，掌握GPU架構和HMPP編程模型。2.第三、四周：設計實驗程序，搭建實驗環(huán)境，收集實驗數據。3.第五、六周：分析實驗數據，總結程序的性能瓶頸，并提出相應的優(yōu)化方法。4.第七、八周：使用HMPP框架優(yōu)化實驗程序，并與其他優(yōu)化方法進行對比實驗。5.第九、十周：撰寫論文，進行論文修改和完善。七、參考文獻1.E.Chien,S.Vuduc,“OptimizingHeterogeneousGPUComputingwithHMPP,”inProceedingsofthe10thACMInternationalConferenceonComputingFrontiers(CF’13),2013,pp.1–10.2.NvidiaCorporation.“CUDACProgrammingGuide,”2019.3.IntelCorporation.“IntelHMPPUserGuide,”2019.4.B.Cheng,Y.Yao,“AcomprehensivesurveyonCUDAoptimization