基于GPU/CPU的流程序多粒度劃分與調(diào)度
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數(shù)據(jù)流編程語(yǔ)言簡(jiǎn)化了相關(guān)領(lǐng)域的編程，很好地把任務(wù)計(jì)算和數(shù)據(jù)通信分開(kāi)，從而使應(yīng)用程序分別在任務(wù)級(jí)和數(shù)據(jù)級(jí)均具有可并行性。針對(duì)GPU/CPU混合架構(gòu)中存在的大量數(shù)據(jù)并行、任務(wù)并行和流水線(xiàn)并行等問(wèn)題，提出并實(shí)現(xiàn)了面向GPU/CPU混合架構(gòu)的數(shù)據(jù)流程序任務(wù)劃分方法和多粒度調(diào)度策略，包括任務(wù)的分類(lèi)處理、GPU端任務(wù)的水平分裂和CPU端離散任務(wù)的均衡化，構(gòu)造了軟件流水調(diào)度，經(jīng)過(guò)編譯優(yōu)化生成OpenCI。的目標(biāo)代碼。任務(wù)的分類(lèi)處理根據(jù)數(shù)據(jù)流程序各個(gè)任務(wù)的計(jì)算特點(diǎn)和任務(wù)間的通信量大小，將各任務(wù)分配到合適的計(jì)算平臺(tái)上；GPU端任務(wù)的水平分裂利用GPU端任務(wù)的并行性將其均衡分裂到各個(gè)GPU，以避免GPU間高額的通信開(kāi)銷(xiāo)影響程序整體的執(zhí)行性能；CPU端離散任務(wù)的均衡化通過(guò)選擇合適CPU核，將CPU端各任務(wù)均衡分配給各CPU核，以保證負(fù)載均衡并提高各CPU核的利用率。實(shí)驗(yàn)以多塊NVIDIA Tesla C2050、多核CPU為混合架構(gòu)平臺(tái)，選取多媒體領(lǐng)域典型的算法作為測(cè)試程序，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了劃分方法和調(diào)度策略的有效性。
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