一种面向CPU-GPU异构系统的容错方法
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案在当今信息时代，高性能计算机已经成为了各个领域中不可或缺的工具。
高性能计算机不仅能够提供强大的计算能力，还能够处理大规模的数据和复杂的计算任务。
然而，随着科学技术的不断发展，高性能计算机体系结构也面临着一系列的挑战。
本文将探讨高性能计算机体系结构面临的挑战，并介绍一些新技术解决方案。
首先，高性能计算机体系结构面临的一个挑战是处理器性能的瓶颈。
目前，传统的中央处理器（CPU）已经达到了性能的物理极限。
因此，需要借助新的技术来提升处理器的性能。
其中一个新的技术解决方案是多核处理器。
多核处理器是将多个处理核心集成到同一颗芯片上，能够更好地并行处理任务，提高计算效率。
此外，图形处理器（GPU）也成为提升计算机性能的有效工具。
GPU具有大量的计算单元和高速的内存带宽，适用于处理复杂的图形计算和并行计算任务。
因此，在高性能计算机体系结构中引入多核处理器和GPU是提升计算性能的重要手段。
其次，高性能计算机体系结构还面临着数据存储和传输的问题。
随着科学研究和商业应用中产生的数据量不断增加，高性能计算机需要处理和存储大规模的数据。
传统的存储技术往往无法满足这种需求，因此需要采用新的存储技术来解决这个问题。
一种新的技术解决方案是闪存存储器（Flash Memory）。
闪存存储器具有高速的读写速度和大容量的存储空间，适用于高性能计算机的存储需求。
此外，分布式存储系统也是解决大规模数据存储和传输问题的有效方式。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，能够实现高性能的数据访问和传输。
此外，高性能计算机体系结构还面临能耗和散热的挑战。
随着计算机性能的提升，计算机的能耗也不断增加，同时也产生大量的热量。
高能耗和散热会限制计算机性能的进一步提升。
因此，需要采用新的技术来降低能耗和散热。
一种新的技术解决方案是超级计算机系统的能耗管理。
超级计算机系统能够根据任务的需求，动态地调整计算节点的功耗和工作频率，以实现能效优化。
超级计算机的容错与故障处理策略
超级计算机的容错与故障处理策略超级计算机是当今世界上最强大的计算机系统，它具备处理大规模、高速度、复杂任务的能力。
然而，超级计算机也面临着容错和故障处理的挑战。
在本文中，我们将探讨超级计算机的容错性和故障处理策略，以确保系统的稳定性和可靠性。
首先，容错是指计算机系统在出现故障或错误时能够继续正常运行的能力。
在超级计算机中，容错非常重要，因为即使发生少量错误，也可能导致整个系统的崩溃或结果的不准确。
为了应对此问题，超级计算机采用了多种容错技术。
首先，硬件冗余是超级计算机中常用的一种容错策略。
通过在系统中引入冗余组件，如冗余处理器、存储器、网络等，当其中一个组件失败时，可以自动切换到备用组件，从而保持系统的正常运行。
此外，硬件冗余还可以通过错误校正码（ECC）来检测和纠正内存中的错误。
其次，软件容错是超级计算机中的另一个重要策略。
软件容错通过检测和纠正软件错误来提高系统的可靠性。
超级计算机通常使用复杂的算法和编程模型，在编译和运行过程中可以检测和纠正潜在的错误，从而提高系统的可靠性。
此外，超级计算机还可以采用软件切换技术，在一个节点失败时将任务切换到其他节点上继续执行，以保持整个系统的运行。
另外，故障处理是指当超级计算机发生故障时，系统能够迅速识别并采取相应的措施来恢复正常运行。
在超级计算机中，故障处理通常包括故障检测、故障隔离和故障恢复三个步骤。
故障检测是指通过实时监测系统的硬件和软件状态，识别出潜在的故障。
超级计算机通常会使用专门的监测器监视系统的各个部分，一旦发现故障，即可触发故障处理程序。
故障隔离是指通过分析故障的原因和影响范围，将故障限制在一个较小的范围内，以避免整个系统的崩溃。
在超级计算机中，通常使用虚拟化技术和分布式计算模型来实现故障隔离。
虚拟化技术可以将整个系统分割成多个虚拟节点，当一个节点发生故障时，只会影响到该节点上的任务，而不会对整体系统产生影响。
此外，超级计算机通常采用冗余网络拓扑结构，如多层互连网络（Fat-Tree）和超级节点（SuperNode），以确保在故障时可以实现自动重路由和故障转移。
异构计算的优化方法及应用
异构计算的优化方法及应用随着计算机技术的不断发展，人们对于计算机的需求也在不断提高。
传统的计算机已经无法满足人们日益增长的需求，因此出现了新的计算方式——异构计算。
异构计算是利用不同结构、性能、功能的计算单元或计算系统进行计算，旨在优化计算的性能、灵活性和能源效率。
本文将重点探讨异构计算的优化方法及应用。
一、异构计算的优化方法1. 异构计算的架构异构计算的架构主要分为两种：主机与协处理器、集群和网格。
在主机与协处理器架构中，主机为整个系统的核心，协处理器则为辅助计算单元，主要负责计算密集型的任务。
集群和网格架构则是将多台计算机连接起来形成一个总体，进行计算任务分配和管理。
这种架构可以利用计算机之间的并行计算来提高整个系统的计算效率。
2. CPU＋GPU异构计算架构CPU＋GPU异构计算架构是目前应用最广泛的异构计算架构之一。
在这种架构中，CPU作为整个系统的核心，承担一些复杂的控制任务和少量的计算任务，而GPU则作为计算单元，主要负责计算密集型的任务。
CPU＋GPU异构计算架构的优势在于可以利用GPU强大的并行计算能力来优化整个系统的性能。
3. 异构计算的编程模型异构计算的编程模型主要有两种：MPI（Message Passing Interface）和OpenCL（Open Computing Language）。
MPI主要用于集群和网格架构，并且已经在传统计算领域有广泛的应用。
OpenCL则是用于CPU＋GPU异构计算架构的编程模型，主要是基于C语言的一种编程模型，可以更好地利用GPU的并行计算能力。
4. 异构计算的性能优化异构计算的性能优化主要分为两个方面：算法优化和计算资源管理。
算法优化主要是对于计算任务的优化，利用一些新的算法来提高整个系统的性能。
计算资源管理则是针对系统中的计算资源进行管理，包括了任务分配和负载均衡等。
二、异构计算的应用1. 科学计算异构计算在科学计算领域有广泛的应用，特别是在天文学、地球物理学、气象学等方面。
异构计算平台上的任务调度与负载均衡算法研究
异构计算平台上的任务调度与负载均衡算法研究随着技术的不断发展，异构计算平台在各个领域中得到了广泛的应用。
异构计算平台是指由不同类型的计算设备组成的计算平台，例如CPU和GPU的组合。
如何有效地调度任务和实现负载均衡，成为了异构计算平台研究中的重要问题。
本文将对异构计算平台上的任务调度与负载均衡算法进行研究，旨在提供一种高效的任务调度和负载均衡方法，以改进异构计算平台的性能。
首先，我们来探讨任务调度算法在异构计算平台上的重要性和挑战性。
在异构计算平台上，任务的调度决策需要考虑到不同计算设备之间的差异性和特点。
例如，GPU具有并行计算的能力，适用于处理大规模的并行任务，而CPU适用于处理串行任务。
因此，任务调度算法需要根据任务的特性和计算设备的特点，将任务分配到合适的计算设备上，以实现最佳的性能和资源利用率。
此外，异构计算平台上的任务调度还需要解决多个任务同时运行的问题，以避免资源的浪费和冲突。
因此，设计一种高效的任务调度算法，能够有效地利用异构计算平台的资源，对提高计算性能具有重要意义。
在异构计算平台上，负载均衡也是一项关键的任务。
由于不同计算设备的性能差异和特点，特定的计算设备可能会出现高负载或低负载的情况。
为保证各个计算设备的负载均衡，需要合理地分配任务，使每个计算设备的负载相对均衡。
负载均衡算法可以通过动态调整任务的分配，以实现全局负载的均衡，优化整个异构计算平台的性能。
同时，负载均衡算法还需要考虑任务执行时间的长短，以尽量减少任务的等待时间和执行时间，提高计算效率。
针对任务调度和负载均衡的问题，现有的研究主要有以下几种算法。
首先是静态任务调度算法，这种算法在任务启动时确定任务的分配方式，并且不允许任务进行迁移。
这种算法简单、高效，但无法应对动态环境下的负载变化。
其次是基于遗传算法的任务调度算法，这种算法通过模拟生物进化过程，不断优化任务分配的结果。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够得到较优的任务调度结果。
一种基于CPU-GPU异构计算的混合编程模型
近 年来 ， 于 Ｃ Ｕ Ｇ Ｕ的混合异 构计算 系统 逐渐成 为 国 内外 高性 能计算 领域 的热点研 究方 向 。在 实 基 Ｐ —Ｐ
际应用 中 ， 多基 于 Ｃ Ｕ Ｇ Ｕ的混合 异构 汁算机 系统 纷纷 涌现 ， 且表 现 出 良好 的性 能 。但是 ， 很 Ｐ —Ｐ 并 由于历 史
和现实 原 因的制约 ， 异构 计算仍 面临着 诸 多问题 ， 中最突 出 的是 程序 开发 困难 ， 其 尤其 是 扩展 到 集群 规 模 级别 时 ， 问题更 为 突 出。本文在 分析 Ｃ Ｕ Ｇ Ｕ异 构计算 模式 程序 开发现 状 的基 础上 设计 了一种综 合利 用 Ｐ —Ｐ
一
种基 于 Ｃ Ｕ Ｇ Ｕ异构 计 算 的混 合 编程 模 型 Ｐ ．Ｐ
王 伟 郭绍 忠 王 磊 冯 颖 ， ， ，
（ ． 息 １程 大 学 信 息 １ 程 学 院 ， 南 郑 州 ４ ０ ０ ；． 后 勤 部 档 案 馆 ， 京 １０４ ） １信 二 Ｉ 河 ５０ ２ ２ 总 北 ０ ８２
第１ １卷 第 ６期
２１ 年 １ 月 ００ ２
信 息 ＿ Ｔ －程 大 学 学 报
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ＭＰ 、 ｐｎ ＩＯ ｅＭＰ、 Ｕ Ａ以及 图形 Ａ Ｉ Ｃ Ｄ Ｐ 编稃 方法 的混 合编程 模型 ， 并进行 了系统实 现和实 验验证 。
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2019年度国家科学技术奖拟提名科技进步奖项目公示-哈尔滨工业大学
ZL 20071012 4547.2
2010.3.2 4
登记号第 605172 号
滕军
滕军； 马 伯涛
无效
ZL 20151032 3777.6
2018.4.1 7
登记号第 2885144 号
卢伟
卢伟； 滕 军； 陈露
有效
滕军； 刘 ZL 20061003 5412.4 2009.6.2 4 登记号第 513926 号 红军； 刘 滕军 文光； 马 伯涛； 李 祚华 Ding, Yang; Wu, Min; Xu, Long-He; Zhu, HaiTao; Li, ZhongXian Teng Jun; Li ZuoHua; Ou JinPing; He XueFeng. Li, Hongyu; Li, Zuohua; Teng, Jun 无效
2014.01. 29
登记号第 1339902 号
北京交通 大学
徐龙河； 吕杨； 李 忠献 有效
李祚华； 滕军；单 庆飞；李 羽
连肢剪力墙 发明 专利 耗能连梁钢 板阻尼器及 其使用方法 一种焊接箱 发明 专利 型截面钢节 点多尺度有 限元建模方 法 减小大跨或 发明 专利 悬挑结构振 动的耗能阻 尼片 Seismic damage evolution of steel–concrete hybrid spaceframe structures Fiber damage analysis model for RC beam-column based on EEP superconvergent computation A dynamic analysis algorithm for RC frames using parallel GPU strategies 中国 中国 中国
面向CPUGPU异构体系结构的并行计算关键技术研究
并行计算关键技术
在UGPU异构体系结构下，并行计算的关键技术包括线程、数据并行和模型 并行等。
线程并行是指将多个线程分配给不同的处理器，以实现计算任务的并行处理。 这种技术适用于CPU和GPU的混合计算，但由于线程切换开销较大，会影响整体的 计算效率。
数据并行是指将大规模数据拆分成小块，并在多个处理器上并行处理。这种 技术充分利用了GPU的并行计算能力，但在数据拆分和结果合并过程中需要消耗 一定的计算资源。
面向CPUGPU异构体系结构的并 行计算关键技术研究
01 引言
目录
02 异构体系结构
03 并行计算关键技术
04 技术研究
05 应用实践
06 总结与展望
引言
随着科技的快速发展，计算能力成为各领域瓶颈之一。为了提高计算性能， 异构体系结构被广泛应用于计算领域，其中最为常见的是CPU和GPU的异构体系结 构。在这种异构体系结构下，如何实现并行计算关键技术的研究具有重要的理论 和实践价值。本次演示将围绕CPUGPU异构体系结构下的并行计算关键技术展开深 入探讨。
5、跨平台兼容性：目前，不同厂商的CPU和GPU之间在接口、编程语言等方 面存在差异，这给开发者带来了额外的负担。
感谢观看
模型并行是指将不同的计算任务分配给不同的处理器，以实现任务的并行处 理。这种技术适用于复杂的计算任务，但任务划分和调度也是一个挑战。
技术研究
在CPUGPU异构体系结构下，并行计算的关键技术研究主要包括GPU的原理、 优势和实现细节，以及CPU的多核心并发控制等。
GPU的原理和优势主要表现在其具备大规模并行计算能力，适用于处理图形 渲染等计算密集型任务。为了充分发挥GPU的计算能力，需要研究GPU的存储器和 指令集等硬件架构，并探讨如何优化数据传输和任务调度。
一种提高CPU+GPU异构装置计算性能的方法[发明专利]
![一种提高CPU+GPU异构装置计算性能的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/25c6a1adc850ad02df80414b.png)
专利名称：一种提高CPU+GPU异构装置计算性能的方法专利类型：发明专利
发明人：李清都,胡明,杨芳艳,唐宋,冯鑫,胡诗沂,徐桂兰
申请号：CN201310028325.6
申请日：20130124
公开号：CN103049241A
公开日：
20130417
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及计算机高性能计算领域，提供一种提高CPU+GPU异构装置计算精度的方法，使大规模多精度运算在基于CPU+GPU的异构装置上获得加速。
本发明的技术方案是：先利用CPU将所有乘数与被乘数传入GPU中；接着GPU每个线程块独立并行处理一对多精度乘法，同时每对乘法在各线程块内并行执行运算和并行进位；最后将结果整理后传回CPU内存，得出计算结果。
本发明实现了大量计算任务的GPU并行处理，大幅提高了计算性能。
申请人：重庆邮电大学
地址：400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
国籍：CN
代理机构：重庆华科专利事务所
代理人：康海燕
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一种面向异构多核处理器的混合式任务调度方法[发明专利]
![一种面向异构多核处理器的混合式任务调度方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/93b60d27a1c7aa00b42acbb7.png)
专利名称：一种面向异构多核处理器的混合式任务调度方法专利类型：发明专利
发明人：程小辉,童辉辉
申请号：CN202011027749.7
申请日：20200925
公开号：CN112199172A
公开日：
20210108
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种面向异构多核处理器的混合式任务调度方法。
该方法以麻雀搜索算法为基础进行优化，在异构多核环境下的任务调度中，对HEFT算法中任务节点的优先级别进行排序，构造一个任务调度列表，同时设计合理的任务分配编码方案，将麻雀搜索空间映射到离散空间，使麻雀搜索算法适用于离散的异构多核任务调度问题研究上。
本发明将HEFT算法与麻雀搜索算法混合，将HEFT算法获得的任务列表加入到麻雀搜索算法的初始化种群中，利用麻雀搜索算法寻优能力强，收敛速度快，性能稳定等优势，执行算法的迭代，从列表中取出优先级最高的任务，将其分配给启动时间最早的处理核上。
本发明有效缩短任务执行时间，提升异构多核环境下的任务调度效率。
申请人：桂林理工大学
地址：541004 广西壮族自治区桂林市建干路12号
国籍：CN
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多元异构算力问题
多元异构算力问题
多元异构算力问题是指利用多种不同类型的计算资源（如CPU、GPU、FPGA等）来完成复杂的计算任务。
这种方法可以提高计算效率和性能，使得计算任务能够更快速地完成。
解决多元异构算力问题需要考虑以下几个方面：
1. 任务分解与调度：将整个计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同类型的计算资源进行并行处理。
合理的任务调度策略可以确保每个计算资源都能够充分利用，并最大化整体的计算效率。
2. 计算资源管理：管理和调度不同类型的计算资源，包括监控资源状态、任务分配和优先级控制等。
这需要一个有效的资源管理系统来实现动态分配和利用计算资源，以满足不同任务的需求。
3. 算法设计与优化：针对不同类型的计算资源，设计相应的算法和优化方法，以充分发挥每种计算资源的优势。
例如，GPU适合并行计算的任务，而FPGA则适合低功耗、定制化的计算任务。
4. 数据通信与同步：在多元异构算力中，不同类型的计算资源之间需要进行数据通信和同步。
有效的数据通信和同步机制可以减少通信开销，并提高计算的整体效率。
5. 错误处理与容错机制：由于不同类型的计算资源有不同的可靠性和错误率，需要考虑错误处理和容错机制。
例如，可以使用冗余计算或错误纠正码等技术来确保计算结果的准确性。
总之，解决多元异构算力问题需要综合考虑任务分解、调度、资源管理、算法设计、数据通信、同步、错误处理和容错机制等方面的因素。
通过合理的设计和优化，可以充分利用不同类型的计算资源，提高计算效率和性能。
一种基于GPU通用计算的容错方法
一种基于GPU通用计算的容错方法
徐丹妮;贺占庄
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2014(31)2
【摘要】为确保GPU通用计算(GPGPU)程序在CPU-GPU异构平台上运行的可靠性,设计了一种以软件方法实现的容错模型.在分析GPGPU程序运行过程中瞬时故障的产生模式以及错误的传播路径后,对GPGPU程序运行所依赖的CPU端和GPU端分别进行容错设计,并针对GPGPU程序的运行特点,设计能够降低容错运算开销同时提升系统协同工作能力的优化方案,从而在提高GPGPU程序的可靠性的同时降低容错设计所带来的额外开销.通过对典型实例的测试验证了所提出的方案的可行性以及性能.
【总页数】5页(P18-22)
【关键词】GPGPU;CUDA复算;容错优化
【作者】徐丹妮;贺占庄
【作者单位】西安微电子技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于GPU的快速半全局优化深度图计算方法 [J], 刘怡光;赵洪田;吴鹏飞;徐振宇;都双丽;李杰
2.一种基于GPU的快速半全局优化深度图计算方法 [J], 刘怡光;赵洪田;吴鹏飞;徐振宇;都双丽;李杰;
3.一种基于模型的云计算容错机制开发方法 [J], 武义涵;黄罡;张颖;熊英飞
4.一种基于GPU硬件加速计算的辐射度实现方法 [J], 胡伟;秦开怀
5.一种基于GPU并行计算的无人机影像快速镶嵌方法 [J], 李朋龙;丁忆;胡艳;罗鼎;段松江;舒文强
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cpu与gpu异构并行系统的工作原理
cpu与gpu异构并行系统的工作原理CPU与GPU异构并行系统是一种利用中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）共同工作的系统架构。
它的工作原理是将CPU和GPU同时使用，以达到加速计算和提高系统性能的目的。
下面将从CPU和GPU的特点、工作模式和通信机制等几个方面详细介绍CPU与GPU异构并行系统的工作原理。
首先，我们需要了解CPU和GPU各自的特点。
CPU是计算机系统中的核心处理器，负责处理各种通用计算任务，如操作系统、编译器和网络等。
CPU的特点是具有较高的时钟频率和较强的单线程性能，适合处理复杂的控制流程和逻辑判断。
而GPU是一种专用的处理器，主要用于图形渲染和并行计算。
GPU的特点是拥有大量的计算单元，可以同时进行大规模的数据并行计算，适合处理需要高度并行计算的任务，如图像处理、机器学习和科学计算等。
在CPU与GPU异构并行系统中，CPU和GPU通过并行计算任务的划分来共同工作。
首先，系统根据任务的特点和复杂度，将其分为CPU可处理的控制流任务和GPU可处理的数据并行任务。
CPU负责处理控制流任务，通过高频的时钟频率和强大的分支预测能力来顺序执行任务。
而GPU则负责处理数据并行任务，通过大规模的并行计算单元来同时执行任务，以提高计算效率和性能。
在工作模式上，CPU和GPU采用了不同的线程模型。
CPU采用了多线程处理模式，每个线程独立执行任务，通过多任务切换来实现并行计算。
而GPU采用了单指令多线程（SIMT）模式，将任务划分为一组线程块和线程束，同时执行多个线程，以实现并行计算。
为了使CPU和GPU能够协同工作，它们之间需要进行高效的通信机制。
在CPU与GPU之间，数据的传输是通过主机内存来完成的。
CPU负责将计算任务的输入数据从主机内存传输到GPU的全局内存中，然后GPU利用自己的计算单元进行计算，并将计算结果存储在全局内存中。
最后，CPU再将计算结果从GPU的全局内存中传输回主机内存，以供后续的处理和输出。