面向多核CPU-眾核GPU異構集群的數據流編程模型研究.pdf

1、傳統(tǒng)CPU多核處理器和CPU集群有時無法滿足應用程序對大規(guī)模和超大規(guī)模計算的需求，圖形處理器GPU正在以其特有的高性能浮點計算、并行計算的優(yōu)勢得到廣泛應用。以“傳統(tǒng)CPU處理器+GPU加速協(xié)處理器”為特征的CPU/GPU異構集群因其同時具有邏輯控制能力以及計算密集性優(yōu)勢而逐漸成為大數據和大規(guī)模計算的研究熱點。
　　異構并行體系架構內傳統(tǒng)核CPU與計算核GPU協(xié)同工作，與數據流編程模型中數據通信與計算任務分離的特征相符合，能夠充分暴

2、露出數據流程序中能夠并行化處理的功能模塊，合理分配硬件資源。但是，傳統(tǒng)CPU集群平臺下的任務劃分調度、軟件流水線構造及數據通信等處理方式并不能簡單復制到異構集群平臺。針對異構集群硬件平臺的多級并行結構，以數據流應用程序及CPU/GPU異構特性為基礎，設計并實現了一個面向多核CPU/眾核GPU異構集群的數據流編程模型。該數據流編程模型主要包括二級任務劃分調度實現任務單元映射、層次性階段賦值構造軟件流水線、MPI/OpenCL混合編程模型以

3、分布式存儲和共享存儲相結合的模式完成數據通信以及C++與OpenCL混合目標代碼生成四個模塊。該模型具有兩個方面的優(yōu)勢：最大化挖掘多媒體領域數據流應用程序大規(guī)模運算的特點以及其潛在的并行性；充分發(fā)揮異構集群架構的硬件配置使得CPU與GPU協(xié)同工作，并通過層次性劃分調度構造兩級任務流水線提高程序整體執(zhí)行性能。
　　實驗采用X86多核處理器和Amax混合架構處理器搭建異構集群平臺，測試程序源于數字媒體領域應用相對廣泛的典型算法，從多個