GPU流式計算模型應(yīng)用研究的開題報告

GPU流式計算模型應(yīng)用研究的開題報告題目：GPU流式計算模型應(yīng)用研究一、研究背景隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)規(guī)模的快速增長給計算機系統(tǒng)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)已經(jīng)難以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，因此需要尋找一種更加高效的計算模型。GPU作為一種高速并行計算的設(shè)備，具有強大的并行處理能力和高效的數(shù)據(jù)傳輸能力，在大數(shù)據(jù)處理方面具有巨大的潛力。GPU流式計算模型是一種在GPU上進行并行計算的模型，可以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和分析。因此，對GPU流式計算模型進行應(yīng)用研究，將有助于提高大數(shù)據(jù)處理的效率和準確性，具有很高的實用價值。二、研究目的和意義（1）探索GPU流式計算模型的原理和實現(xiàn)方法，深入了解GPU的并行計算特性和優(yōu)勢。（2）開發(fā)基于GPU流式計算模型的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用，在實際應(yīng)用中測試GPU的計算性能和效率。（3）比較GPU流式計算模型和傳統(tǒng)計算模型在大數(shù)據(jù)處理中的性能差異和優(yōu)勢，為進一步完善GPU流式計算模型提供參考。三、研究內(nèi)容和方法（1）GPU流式計算模型的原理和實現(xiàn)方法。介紹GPU并行計算的基本原理和流式計算模型的實現(xiàn)方法，深入了解GPU流式計算模型的優(yōu)勢和應(yīng)用場景，并對其進行分類和比較。（2）基于GPU流式計算模型的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用開發(fā)。采用CUDA和OpenCL等GPU并行計算框架，開發(fā)可用于大數(shù)據(jù)處理的GPU流式計算應(yīng)用程序，并進行性能測試和優(yōu)化。（3）性能比較和分析。通過實驗測試，比較GPU流式計算模型和傳統(tǒng)計算模型在大數(shù)據(jù)處理中的性能差異和優(yōu)勢，并分析其原因和內(nèi)在機制。四、研究預(yù)期成果（1）深入了解GPU流式計算模型的原理和實現(xiàn)方法。（2）開發(fā)基于GPU流式計算模型的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。（3）比較GPU流式計算模型和傳統(tǒng)計算模型在大數(shù)據(jù)處理中的性能差異和優(yōu)勢，并分析原因和內(nèi)在機制。五、進度安排第一階段：調(diào)研和文獻閱讀2周第二階段：GPU流式計算模型的實現(xiàn)4周第三階段：GPU流式計算應(yīng)用程序開發(fā)6周第四階段：性能比較和分析4周第五階段：論文寫作和答辯準備4周六、參考文獻【1】Herlihy,Maurice.StreamProcessingonGPUs.CommunicationsoftheACM,April2015.【2】NathanielPinckney,AnirudhBadam,andKeunSupShim.EfficientstreamprocessingonGPUs.InProceedingsofthe7thACMSIGPLANSymposiumonPrinciplesandPracticeofParallelProgramming,pages291–292,NewYork,NY,USA,2008.ACM.【3】PeterSanders,ChristianSchulz,andSebastianWild.Streamparallelismongraphicshardware.InProceedingsofthe19thACMconferenceonParallelisminalgorithmsandarchitectures,pages159–170,NewYork,NY,USA,2007.ACM.【4】“NVIDIACUDAProgrammingGuide.”NVIDI