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GPU异构编程研究综述
资料介绍
近年来，处理器从单核转变到多核，芯片的并行计算能力得到增强，性能显著提高[1]。然而由于结构复杂，传统处理器遭遇了严重的功耗瓶颈，无法通过增加核数继续带来性能提升。在这样的背景下，出现了CPU 与一个或多个加速设备在片上或主板上相互连接组成的异构系统，以进一步增强计算能力：CPU 作为控制设备，负责复杂的控制、调度等工作；而加速设备则负责大规模的并行计算或专业领域的计算任务。加速设备通常在指令集、微结构、功能或计算能力等方面与CPU 有很大区别，GPU 是目前最为常见的加速设备之一。GPU 在片上集成了几十甚至上百个每指令耗能(energy per instruction简称EPI)较低的简单核，它不包含分支预测、乱序执行等耗费资源的模块，借助高度的并行性隐藏单个任务的延迟，达到远高于CPU 的计算吞吐量。除GPU 外，可重构硬件如(FPGA)也常作为加速设备。目前，异构系统已十分普遍，遍布于服务器、个人电脑、嵌入式终端中，异构系统通过高速互联相互连接可构成异构集群，而异构集群通过互联网络连接在一起可构成大规模的云服务环。
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