基于 GPU 的语义松弛非阻塞并行队列研究
基于GPU并行计算及在模式识别中的研究
Ｃ Ｕ 与 ＧＰ Ｐ Ｕ协 调 工 作 ， 行 处 理 ， 大 减 少 了整 并 大 个人 脸识 别过 程 的时 间 。
２０ 吴 恩 华 ＿ 等 人 发 表 了 一 篇 关 于 ＧＰ ０４年 ５ ］ Ｕ
通用计算综述性 的文章， 文章里介绍 了 Ｇ Ｕ 的发 Ｐ 展历史、 硬件特 点， 及在矢量运算、 矩阵相乘 、 共扼
中才支持 ， 二是 由于涉及到较低层次的编程而产生
困难 。随着 硬件 的近 一 步 发 展 和 各 领 域 研 究 的 深
力。
人们开始利用 Ｔ ｘｕｅｓａｅ 结合 Ｒ ｇｓ ｒｃｒ— 人 ， Ｕ 在 通 用计 算 方 面将 会 有 着 巨 大 的 发 展 潜 ｅｔｒ ｈ ｄｒ ｅｉ ｅ ｏ ｔ ｎ ＧＰ
中 图分 类 号
ＧＰＵ． ａｓ ｄ Ｐａｒ ｌｅ ｍｐｕ ｉ ｎｄ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｔｅ ｎ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ ｂ ｅ ａ ｌ ｌＣｏ ｔｎｇ ａ ｓ ａ ｃ ｎ Ｐａ ｔ ｒ ｃ ｇ ｔｏ
Ｃａ ｉｏ ｅ ｇ ｏＸ ａ ｐ ｎ
（ ’ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆＰ ｓ ｓ ａ ｄ Ｔｅ ｅ ｏ Ｘｉ ｉ ｅ ｓｔ ｏ ｏ ｔ ｎ ｌ ｃ ｍｍ ｕ ｉａ ｉ ｎ ，Ｘｉ ｎ ７ ０ ２ ） ａ ｙ ｎｃ ｔ ｓ ｏ ’ １ １ １ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｏ ａ ｄ ｅ ｓ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｌｅ ｆ ｉｎ ｙ ｏ ａ ｔ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｕ ｅ ａ ａ ｌｌｃ ｍｐ ｔ ｇ ｍ ｅ ｈ ｄ ｓ ｒｃ ｄ ｒ ｓ ｈ ｏ ｕ ａ ｉ ａ ｆｉ ｅ ｃ ｆ ｐ ｔ ｅ ｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ，ｔ ｉ ａ ｅ ｓ ｓ ａ ｐ ｒ ｌ ｏ ｕ ｉ ｔ ｏ ｏ ｃ ｉ ｅ ｎ
动画短片制作的参考文献
以下是一些动画短片制作的参考文献：1. 胡西伟. 基于三维动画与虚拟现实技术的理论研究[D]. 武汉大学，2005。
2. 王欣东. 数字艺术三个发展阶段之时间划分探析[J]. 影视技术，2011（3）。
3. 卢风顺，宋君强，银福康. CPU/GPU 协同并行计算研究综述[J]. 自然科学总论，2011（3）.4. Nickolls J，Dally W J. The GPU Computing Era[J]. IEEE Computing Society，IEEE Micro，2010（5-6）。
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10. 徐鹏. 软件开发模型在三维动画模型制作中的应用[D]. 上海复旦大学软件学院，2009。
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基于GPU的高性能并行算法研究共3篇
基于GPU的高性能并行算法研究共3篇基于GPU的高性能并行算法研究1基于GPU的高性能并行算法研究随着计算机技术的不断发展和GPU的逐渐普及，基于GPU的高性能并行计算已经成为了当前研究的热点之一。
作为现代计算机中的重要组成部分，GPU为我们提供了强大的并行计算能力，能够处理大规模数据，并且具有更快的计算速度和更低的能源消耗。
因此，研究基于GPU的高性能并行算法已经成为了一个重要的课题。
目前，基于GPU的高性能并行算法主要涵盖了三个方面：并行算法设计、并行程序优化和计算模型设计。
在这些方面的研究中，有一些最新的进展已经取得了令人瞩目的成果。
首先，基于GPU并行算法设计的研究是为了高效地利用GPU在并行计算方面的能力。
GPU上的并行算法采用的是SIMD方式，即对于同一个指令的多个数据进行并行计算。
此法将指令发射和控制逻辑大大简化，极大地提高了计算的效率。
其次，对于并行程序优化，在开发GPU并行算法时，程序员需要选择适当的数据结构，评估算法的并行效率，同时还需要进行负载均衡。
因此，优化GPU上的并行程序非常具有挑战性，并且需要付出更多的支出。
最后，基于GPU的计算模型设计方面的研究包括理论上的基础研究和实践研究。
在基础研究方面，主要包括GPU计算的中心化和分布式算法的研究。
而实践研究则主要针对系统架构设计、调度运行和数据移动等方面。
在GPU的应用方面，许多领域都能够受到GPU并行算法的帮助，例如大规模数据处理、图像处理、计算流体力学、生物学建模和量子计算等。
其中，GPU并行算法在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等方面展现出了巨大的优势。
总结一下，基于GPU的高性能并行算法研究引发了越来越广泛的关注，持续推进了GPU并行算法的开发。
这项研究已经在广泛的领域中应用，特别是在科学计算领域、媒体和图形、人工智能领域中。
期待这一领域能够在未来不断发展，为我们带来更多的新机遇和发现综上所述，GPU并行算法作为一种高效、可扩展的计算方式，已经被广泛应用于许多领域中。
基才GPU的并行化运动目标检测方法的研究
关键词 ： 运 动 目标 检 测 ； 嵌入 式 Ｇ Ｐ Ｕ； 并行化 ； Ｈ Ｏ Ｇ
中 圈分 类 号 ： Ｔ Ｎ ９ ４ ６ ． ９
文献标识码 ： Ａ
文章 编 号 ：１ ６ ７ ４ ３ ６ （ ２ ０ １ ６ ） ２ ２ － ０ １ ３ ４ ＿ ｏ ４
Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ＧＰ Ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ， ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ ｓ ． Ｉ Ｎ
ＷＵ Ｘｉ ａ ｎ ｇ － ｘ ｉ ａ ｎ ｇ，Ｆ Ａ Ｎ Ｙｕ ａ ｎ － ｅ ｈ ａ ｏ，ＹＥ Ｅ ｎ － ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ Ｕ Ｚ ｈ ｅ ｎ
基于GPU的并行优化算法研究
基于GPU的并行优化算法研究作者：曹亚群来源：《科技资讯》2019年第21期摘; 要：该文介绍了GPU概念及发展、并行计算的概念以及与串行计算相比而具有的优势，指出智能优化算法具有天然的并行性和分布性，在基础理论和工程应用中具有很高的研究价值，该文对智能优化算法中的模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法及蚁群算法的原理和实际应用进行了深入研究，提出了基于GPU的并行优化算法。
关键词：GPU; 并行计算; 算法中图分类号：TP301 ; ;文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）07（c）-0007-02Abstract： This paper introduces the concept and development of GPU， the concept of parallel computation and the advantage of the serial calculation， and points out that the intelligent optimization algorithm has the natural parallelism and the distribution， and has very high research value in the basic theory and engineering application. In this paper， the principle and practical application of the simulated annealing algorithm， the genetic algorithm， the tabu search algorithm， the artificial neural network algorithm and the ant colony algorithm in the intelligent optimization algorithm are deeply studied， and a parallel optimization algorithm based on the GPU is proposed.Key Words： GPU; Parallel Computing; AlgorithmsGPU并行计算是利用图形处理器，充分利用GPU内部结构，提高运算效率，目前，人们己经提出了很多GPU并行计算的模型，大家对GPU的并行计算都有非常大的兴趣，该文对GPU并行优化算法进行了研究。
基于GPU的网络编码并行优化算法研究
点 的输 出链路 ｊ 转发输入链路 ｉ 上的信息流 ，而 ａ＝ ．０则表示输 ．
６ ０ 出链路 ｉ 转发 输入 链 不 ｘ ２ ｘ Ｉ ３ ｘ
基 于 ＧＰ 的 网络 编 码 并 行 优 化 算 法 研 究 Ｕ
空 间 大 大缩 小 。 文 中遗 传 算 法 的基 因操 作 定 义 如 下 ： 本 选择 运 算 为 锦标 赛 选 择 ， 叉 运 算 为 以 块 为 交 换 单 位 的均 匀 交 叉操 作 ， 交 而 对 于变 异 运 算 ， 可 以突 变 为 其 它 （ ＋ ） 块 ｋ １ 种状 态 的 一 种 。
强 大 的 并 行 计 算 能 力 ，设 计 了一 个 基 于 ＧＰ 的 并 行 遗 传 算 法 Ｕ （ ＧＡ）并 应 用 于 网 络 编 码 优 化 ， 验 结 果 表 明 Ｐ Ａ 算 法 的 运 Ｐ ， 实 Ｇ
行 时 间大 大 缩 小 。
２ 编 码 优 化 问题
毒
— ｔ
、
ｂ
设 Ｇ＝ Ｖ， ） 示 无 环 有 向 网 络 图 ， 中 的 每 一 条 链 路 的 带 （ Ｅ表 图
的吞 吐量 。 随机 线 性 网络 编 码 是 目前 广 泛 应 用 的一 种 编 码 方 式 ， 这 种 编 码 方 法 在 所 有 的 中 间 节 点 都 进 行 编 码 ，可 以实 现 组 播 网 络 的最 大 信 息 流 （ 组 播 速 率 ） 即 。但 所 有 的 中间 节 点 都 进 行 编 码 并 不 是 实 现 组 播 速 率 的必 要 条 件 。 在 图 １ ａ 所 示 的 网络 拓 扑 中 ， 定 所 有链 路 带 宽 均 相 同 为 （） 假 １ ｉ 本 文 中所 有 链 路 带 宽 均 为 １ ｉ ，如 果 中 间 节 点 Ｚ进 行 编 ｂｔ（ ｂｔ ）
GPU并行计算技术在计算流体动力学中的应用研究
GPU并行计算技术在计算流体动力学中的应用研究1. 引言计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）是研究流体运动与相关现象的一门跨学科科学。
随着计算机技术的不断进步，应用GPU并行计算技术在CFD领域进行研究和应用已经引起了广泛关注。
本文将探讨GPU并行计算技术在计算流体动力学中的应用研究并讨论其优势和挑战。
2. GPU并行计算技术的背景现代GPU（Graphics Processing Unit）原本是为图形渲染而设计的，但其高度并行的计算能力使其不仅仅局限于图形处理。
通过GPU并行计算技术，大量的数据可以在较短的时间内同时进行处理，这使得GPU成为求解计算流体动力学问题的理想工具。
3. GPU并行计算技术在CFD中的应用3.1. 加速求解速度基于GPU的并行计算可以大大提高CFD求解的速度。
由于GPU具有众多的核心，可以同时执行上千个线程。
相比之下，传统的CPU只有少量的多核心。
对于CFD问题，通过将问题划分成多个独立子问题进行并行计算，每个线程计算一个小部分，最终结果进行合并，从而大大减少了求解时间。
3.2. 提高模拟精度GPU并行计算技术在CFD中还可以提高模拟精度。
由于GPU的高计算能力，可以使用更复杂的数值方法，如高阶差分格式、稀疏矩阵求解等。
这些方法在CPU上可能因为计算量过大而不切实际，但在GPU上却能得到很好的运算速度，从而提高了模拟的精度。
3.3. 提升可视化与交互性通过GPU并行计算技术，CFD中模拟的结果可以以实时的方式进行可视化。
在GPU的高速并行计算下，流场的变化可以立即反映在图像上，使研究人员能够更直观地观察和分析流体行为特征。
此外，GPU并行计算技术还可以提供更好的交互性，例如通过鼠标操作即时调整模拟参数，实时获得结果反馈。
4. GPU并行计算技术的挑战尽管GPU并行计算技术在CFD中有许多优势，但也面临着一些挑战。
4.1. 数据传输问题GPU和CPU之间数据传输速度相比计算速度较慢，因此在GPU并行计算中需要解决好数据传输的问题。
基于GPU的分子动力学模拟Cell Verlet算法实现及其并行性能分析
基于GPU的分子动力学模拟Cell Verlet算法实现及其并行性能分析张帅;徐顺;刘倩;金钟【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2018(045)010【摘要】分子动力学模拟存在空间和时间的复杂性,并行加速分子的模拟过程尤为重要.基于GPU硬件数据并行架构的特点,组合分子动力学模拟的原子划分和空间划分的并行策略,优化实现了短程作用力计算Cell Verlet算法,并对分子动力学核心基础算法的GPU实现做了优化和性能分析.Cell Verlet算法实现首先采用原子划分的方式,将每个粒子的模拟计算任务映射到每个GPU线程,并采用空间划分的方式将模拟区域进行元胞划分,建立元胞索引表,实现粒子在模拟空间的实时定位;而在计算粒子间的作用力时,引入希尔伯特空间填充曲线方法来保持数据的线性存储与数据的三维空间分布的局部相关性,以便通过缓存加速GPU的全局内存访问;也利用了访存地址对齐和块内共享等技术来优化设计GPU分子动力学模拟过程.实例测试与对比分析显示,当前的算法实现具有强可扩展性和加速比等优势.【总页数】5页(P291-294,299)【作者】张帅;徐顺;刘倩;金钟【作者单位】中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院大学北京100049;中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院计算科学应用研究中心北京100190;中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院计算科学应用研究中心北京100190;中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院计算科学应用研究中心北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP338.6【相关文献】1.CPU-GPU并行矩阵乘法的实现与性能分析 [J], 程豪;张云泉;张先轶;李玉成2.基于GPU的并行计算性能分析模型 [J], 王卓薇;程良伦;赵武清3.基于GPU的分子动力学模拟并行化及实现 [J], 费辉;张云泉;王可;许亚武4.基于GPU的多尺度Retinex图像增强算法实现 [J], 李辉;解维浩;刘寿生;盖颖颖5.基于CPU-GPU异构并行的MOC中子输运计算并行效率优化研究 [J], 宋佩涛; 张志俭; 梁亮; 张乾; 赵强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
通用图形处理器GPGPU的并行计算研究
（ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ Ｄ ａ ｔ ａ ＭＩ Ｓ Ｄ） 。 ＧＰ ＧＰ Ｕ 采 用
引 言
随 着 大 数 据研 究 技 术 的 进 步 ， 大 数 据 已经 进 入 到 各 行
各业 ， 美国麦肯锡公司称 ： “ 数 据 已 经 渗 透 到 当 今 每 个 行 业 和业 务 职 能 领 域 ， 成 为 重 要 的 生 产 因素 。人 们 对 于 大 数 据
目前 市 场 上 通 用 图 形 处 理 器 厂 商 主 要 有 （ 英 伟 达 Ｎ ＶＩ Ｄ Ｉ Ａ ） 、 ＡＭＤ、 英 特尔 （ Ｉ ｎ ｔ ｅ １ ） 三 大厂 商 ， 其 产 品 在 宏 观 结 构上 没 有 太 大 差 别 ， 但在微观体系结构上各有特 点 。因
通 用 图形 处 理 器 ＧＰ ＧＰ Ｕ 的并 行 计 算 研 究 ＊
张鹏 博 ， 郭兵 。 黄义纯 ， 曹 亚 波
（ 四川 大 学 计 算 机 学 院 ， 成都 ６ １ ０ ０ ６ ５ ）
摘要 ：随着 图形处理器（ Ｇ Ｐ ｕ ） 从仅 用来进行 图形 图像 渲染 ， 脱 离成为 并行计 算平 台通用 图形处理 器（ Ｇ Ｐ Ｇ Ｐ Ｕ） ， 其计 算
Ｚｈ ａ ｎ ｇ Ｐ ｅ ｎ ｇ ｂ ｏ， Ｇｕ ｏ Ｂｉ ｎ ｇ， Ｈｕ ａ ｎ ｇ Ｙｉ ｃ ｈ ｕ ｎ， Ｃａ ｏ Ｙａ ｂ ｏ
基于GPU的K-means并行算法研究与实现
Ｇ Ｕ并行计算 的不断普及 ， Ｐ 海量计算成本也随之不断降低。因此在 Ｇ Ｕ上实现 Ｋｍ ａｓ Ｐ ・ ｅｎ 算法的并行计 算既可以提高运算速度 ， 又可以降低运算成本。
１ 算 法 分 析
１ １ 聚 类算 法概 述 ．
聚类分析是将待分析数据根据一定的分类规则 ， 合理地划分数据集合 ， 确定每个数据所在若 干 块存 入共享 内存 ； １将 （） ２ 选择 任 意 个 对象作 为初 始 聚类 中心 ； （） ３ 分别 在 Ｇ Ｕ的运算 单元 中， 据 每个聚 类 中所 有 对象 的均 值 （ Ｐ 根 中心对 象 ） 计算 样 本集 中每个 对 象与 这些 中心对 象 的欧几 里得 距离 ； （） ４ 将各 个计 算单 元 中的数 据进 行汇 总 ， 根据 最小 距 离重新 对相 应对 象进 行划分 ； 并 （） ５ 更新 聚类 均值 ， 即计 算 每个 （ 有变 化 ） 聚类 的均值 （ 中心对 象 ） ；
（ ） 复（） （） ６重 ３ 到 ５ 直到 每个 聚类不 再发 生变 化为 止 。
２ ２ 影响 执行效 率 的 因素 ．
２ ２ １ Ｃ Ｕ 与 Ｇ Ｕ数据 交换 ． ． Ｐ Ｐ
性 。
聚类算法处理的数据量都很大， 是适合进行并行计算 的。聚类算法大量 的计算都是在 同一数据结
收 稿 日期 ：０２０ －６ ２ １－４０
作者简介 ： 原建伟 （９ ３ ）男 ， １７ 一 ， 河南省沁 阳市人 ， 陕西工业 职业技术 学院副教 授 ， 主要研究方 向为计算机 网络技术 。
快 于 Ｃ Ｕ， Ｐ 加速 比高。
［ 关
键
词 】 Ｋ均值 算 法 ； 图形 处理 器 ； 存 储体 冲 突 ； Ｃ Ｄ Ｕ Ａ ［ 文献 标识 码 ］ Ａ
基于GPU加速的雷达信号处理并行技术
基于GPU加速的雷达信号处理并行技术秦华;周沫;察豪;沈括【摘要】One of the bottleneck problems of software radar is real-time signal processing.In order to improve the real-time performance of software radar signal processing,take advantage of graphics processors unit(GPU) computation ability for radar signal processing hardware acceleration.This paper designs implementation strategy of radar signal processing in CPU-GPU system and optimizes radar signal processing algorithm on GPU parallel computing characteristics.As the results show,contrast with the CPU computing platform,GPU computation can achieve more than 20 times speedup,and can execute radar signal processing of the entire process in real-time,reflect the good engineering value and application prospect.%软件雷达实现的瓶颈问题之一是信号的实时处理.为提高软件雷达信号处理的实时性,利用图形处理器(GPU)的并行运算能力进行雷达信号处理的硬件加速.设计雷达信号处理在CPU-GPU系统中的执行策略.针对GPU并行计算特点对雷达信号处理算法进行优化.实验结果表明,通过与同期中央处理器(CPU)运算平台比较,GPU运算可实现20倍以上的加速比,并且可以实时完成雷达信号处理的整个流程,体现出良好的工程价值与应用前景.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2013(035)007【总页数】6页(P77-82)【关键词】信号处理;GPU运算;并行计算【作者】秦华;周沫;察豪;沈括【作者单位】海军工程大学海洋电磁环境研究所,湖北武汉430033;海军工程大学海洋电磁环境研究所,湖北武汉430033;海军工程大学海洋电磁环境研究所,湖北武汉430033;中国人民解放军92823部队,海南三亚527000【正文语种】中文【中图分类】TN9580 引言目前，雷达正在向数字化和软件化的方向发展，软件雷达采用开放式、标准化、通用化的硬件平台，通过现场加载的模块化软件实现雷达的各种功能，使软件雷达拥有多功能、多模式的发展潜力，同时具有研制和改进周期短、费用低、维护方便等诸多优势。
GPU并行的智能算法在路径规划问题中的应用
GPU并行的智能算法在路径规划问题中的应用随着计算机技术的不息进步和GPU（通用计算显卡）并行计算能力的提升，人工智能算法在路径规划问题中的应用也日益受到重视。
路径规划问题屡屡涉及到在给定的环境中，寻找一条最优路径以满足特定的约束条件，这在现实生活中有着广泛的应用，如无人驾驶车辆、物流配送系统等。
传统的路径规划算法存在计算复杂度高、处理时间长等问题，而利用GPU并行的智能算法，可以显著提升计算效率，为路径规划问题提供更好的解决方案。
GPU并行是指利用图形处理器（GPU）的并行计算能力来加速计算任务。
与传统的CPU（中央处理器）相比，GPU具有更多的计算核心和高带宽的内存，能够并行执行大规模的计算任务。
在路径规划问题中，可以将其转化为一个优化问题，在给定的约束条件下，选择一条最优路径。
传统的路径规划算法，如Dijkstra算法、A*算法等，都是基于单线程的计算，会因为计算复杂度高而导致计算时间较长。
而利用GPU并行的智能算法，可以将计算任务分解成多个并行的子任务，充分利用GPU的并行计算能力，从而加快计算速度。
在使用GPU并行的智能算法解决路径规划问题时，起首需要将问题转化为一个优化问题。
例如，可以使用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等智能优化算法来寻找最优路径。
这些算法基于群体类的智能行为，通过迭代查找得到最优解。
而在GPU并行计算中，可以将算法中的迭代过程进行分解，并利用GPU的并行计算能力，在多个计算核心上同时进行，从而加快计算速度。
以遗传算法为例，它是一种模拟自然进化过程的优化算法。
通过借鉴自然遗传的思想，将每个路径表示为一个染色体，并通过交叉、变异等操作来不息进化查找最优解。
在利用GPU并行的遗传算法中，可以将初始种群分配到不同的GPU核心上，并在每个核心上分别进行遗传算子的操作，最后将各个核心的结果进行合并，得到最优路径。
除了遗传算法，蚁群算法和粒子群算法也是常用的智能优化算法，在路径规划问题中都有广泛的应用。
基于GPU的并行非结构网格生成技术研究
ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ｏ ｆ Ｃ Ｕ Ｄ Ａ ｉ ｓ ｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗ ｒｄ ａ ． Ｉ ｎ Ｃ Ｕ Ｄ Ａ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍ ｉ ｎ ｇ ｆ ｒ ａ ｍ ｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ， ｕ ｓｔ ｎ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｍ ｅ ｓ ｈ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ
ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｕ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｇ ｒ ｉ ｄ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｄ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｇ Ｐ Ｕ ｕ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｍ ｅ ｓ ｈ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ ｆ ｔ ｔ ｈ ｅ
耗。
关 键词 ： 非 结构 网格 ； 网格 并 行生 成 ； Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ 三角化； ＧＰ Ｕ； 加 速 比
中图分类号 ： Ｔ Ｈ１ ６ ； Ｔ Ｐ ３ ｌ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ １ — ３ ９ ９ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ １ ８ ４ — ０ ３
（ １ ． 西南科技大学 制造科学与工程学院， 四川 绵阳 ６ ２ １ ０ １ ０ ； ２ ． 中国空气动力研究与发展 中心 软件开发 中心， 四川 绵阳 ６ ２ １ ０ ０ ０ ）
摘 要： 为了解决非结构 网格 生成在 时间和 内存上的问题 ， 研究了非结构 网格的并行生成方法 ， 提 出了一种基于 Ｃ Ｕ Ｄ Ａ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ Ｍｉ ａ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ
基于GPU加速的数据库查询优化与并行计算技术研究
基于GPU加速的数据库查询优化与并行计算技术研究近年来，数据库查询优化与并行计算技术在计算机科学与工程领域得到了广泛的研究和关注。
随着大数据时代的到来，海量数据的存储和处理需求越来越高，传统的CPU计算已经无法满足这一需求。
因此，研究人员开始利用GPU（图形处理器）的强大性能，将其应用于数据库查询优化和并行计算中。
本文将重点探讨基于GPU加速的数据库查询优化与并行计算技术的研究进展和应用前景。
GPU是一种专门为图形渲染而设计的硬件，但其并行计算能力却远远超出了传统的CPU。
相对于CPU来说，GPU具有高度的并行性、强大的计算能力和较低的能耗。
这使得GPU成为一个极好的应对大数据处理需求的解决方案。
在数据库查询优化和并行计算领域，利用GPU加速可以显著提高计算性能和查询响应时间。
首先，基于GPU加速的数据库查询优化技术是当前研究的热点之一。
相比于传统的SQL语句查询，GPU加速的查询优化技术能够在并行执行的情况下大幅提高查询性能。
通过将查询操作转换为GPU可并行计算的形式，可以在GPU的计算单元上同时处理多个查询请求，加速查询处理。
此外，GPU的高带宽和低延迟特性还使得从存储器中读取数据的速度得到了显著提升，进一步提高了查询效率。
其次，使用GPU进行并行计算可以大大加速数据处理过程。
数据库中的大量数据处理任务通常需要高度并行的计算能力来提高数据处理效率。
利用GPU的并行计算能力，可以同时对多个数据块进行处理，使得数据处理速度呈倍增长。
通过利用GPU进行并行计算，可以大幅提高数据仓库、数据分析和数据挖掘等领域的计算效率，更好地满足了现代科学研究和商业需求。
此外，基于GPU加速的数据库查询优化与并行计算还带来了其他一些优势。
首先，由于GPU在处理复杂计算方面的强大性能，可以处理更大规模的数据集，从而提高数据处理的精度和准确性。
其次，GPU加速的查询优化和并行计算技术可以节约能源和成本。
相对于使用大量CPU服务器进行计算，使用GPU可以在相同计算能力下节约大量的能源。
基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用研究
基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用研究近年来，随着计算机技术和硬件水平的不断提高，GPU并行计算技术作为一种全新的计算方式，在各个领域得到了广泛的应用。
其中，基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用研究也越来越深入。
一、GPU并行计算技术简介GPU并行计算技术是指利用GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)来加速计算和处理数据的技术。
相比于CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，GPU具有更多的处理单元和更高效的并行计算能力，能够同时处理大量数据并加速计算速度。
GPU的完美结合使得其在科学计算、数据分析等领域中得到了广泛的应用。
二、计算流体力学的应用场景计算流体力学是一门研究流体运动规律、流体动力学及其数值计算方法的学科。
在现实生活中，我们可以看到许多与流体运动相关的事物，如水泵的工作原理、汽车在飞速行驶时的气动力学特性等，这些现象都可以应用计算流体力学来进行研究和模拟。
三、基于GPU的并行计算技术在计算流体力学中的应用在计算流体力学的模拟过程中，数据量通常很大，需要进行大量的计算、数据处理和数据交互。
因此，GPU并行计算技术的高效性和并行性就成为了极为重要的优势，可以有效加速计算流体运动规律的模拟过程。
首先，GPU并行计算技术可以用于流体运动模拟中的矩阵运算、向量计算、二维四叉树等复杂计算，大大提高了计算效率。
而且，GPU并行计算技术还能够通过多个GPU卡之间的数据并行方式进行数据交换，从而进一步提高了并行计算的效率和可靠性。
其次，GPU并行计算技术还可以用于处理流体运动中的边界条件，比如利用GPU并行计算能力来进行流动的边界条件数值处理和矩阵修正。
这样，可以在保证精度的同时，大大提高模拟的计算效率。
最后，GPU并行计算技术还可以用于流体运动模拟中的可视化处理，实时可视化流体动态效果。
通过GPU的高速并行处理能力，可以实现流体模拟效果的实时性和画面质量的提升。
基于GPU的卫星通信基带处理高吞吐率并行算法
基于GPU的卫星通信基带处理高吞吐率并行算法随着卫星通信技术的快速发展，对于高吞吐率的需求也日益增加。
而卫星通信中的基带处理是关键环节之一，其效率直接影响着整个卫星通信系统的性能。
为了提升基带处理的吞吐率，可采用基于GPU的并行算法来优化。
1. 引言卫星通信基带处理是指将收发信号进行数字化处理的过程，其中包括多个环节，如滤波、解调、调制等。
如何提高基带处理的吞吐率一直是研究的热点问题。
而GPU作为一种并行计算架构，具有高性能的特点，因此可以应用于卫星通信基带处理中，以提升处理效率。
2. GPU并行计算原理GPU（Graphics Processing Unit）是用于图形处理的专用芯片，其并行计算能力强大。
与传统的CPU相比，GPU在并行计算方面具有较大的优势。
GPU的核心是由多个计算单元组成，每个计算单元可以同时处理多个数据。
因此，利用GPU进行并行计算可以大幅提升计算速度。
3. 基于GPU的卫星通信基带处理算法（1）并行滤波算法滤波是基带处理中的重要环节之一，而滤波操作适合采用并行计算。
传统的滤波算法在CPU上执行时，需要逐个计算每个数据点的滤波结果，效率较低。
而基于GPU的并行滤波算法可以同时处理多个数据点，大幅提升滤波效率。
（2）并行解调算法解调是将接收到的信号转换为原始数据的过程。
传统的解调算法在CPU上执行时，需要对每个数据点进行复杂的计算。
而基于GPU的并行解调算法可以通过并行计算多个数据点，快速完成解调过程，提高处理速度。
（3）并行调制算法调制是将数字信号转换为模拟信号的过程。
传统的调制算法在CPU上执行时，需要逐个计算每个数据点的调制结果。
而基于GPU的并行调制算法可以同时计算多个数据点的调制结果，加快调制速度。
4. GPU并行算法的优势（1）高吞吐率基于GPU的并行算法可以同时处理多个数据点，提高处理效率。
相比传统的串行算法，其吞吐率更高。
（2）低延迟GPU的并行计算能力强大，可以快速完成计算任务，从而降低系统的延迟。
基于GPU的并行优化算法研究
信 息 技 术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.21.007基于GPU的并行优化算法研究①曹亚群(安徽水利水电职业技术学院 安徽合肥 231603)摘 要：该文介绍了GPU概念及发展、并行计算的概念以及与串行计算相比而具有的优势，指出智能优化算法具有天然的并行性和分布性，在基础理论和工程应用中具有很高的研究价值，该文对智能优化算法中的模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法及蚁群算法的原理和实际应用进行了深入研究，提出了基于GPU的并行优化算法。
关键词：GPU 并行计算 算法中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)07(c)-0007-02Abstract:This paper introduces the concept and development of GPU, the concept of parallel computation and the advantage of the serial calculation, and points out that the intelligent optimization algorithm has the natural parallelism and the distribution, and has very high research value in the basic theory and engineering application. In this paper, the principle and practical application of the simulated annealing algorithm, the genetic algorithm, the tabu search algorithm, the artificial neural network algorithm and the ant colony algorithm in the intelligent optimization algorithm are deeply studied, and a parallel optimization algorithm based on the GPU is proposed.Key Words: GPU; Parallel Computing; AlgorithmsGPU并行计算是利用图形处理器，充分利用GPU内部结构，提高运算效率，目前，人们己经提出了很多GPU并行计算的模型，大家对GPU的并行计算都有非常大的兴趣，该文对GPU并行优化算法进行了研究。
cuda中的阻塞流和非阻塞流
CUDA中的阻塞流和非阻塞流
在CUDA编程中，阻塞流和非阻塞流是两种不同的流式执行模式。
阻塞流：
阻塞流是指在一个流中，前一个核函数的执行必须等待前一个核函数的执行完成后才能开始执行下一个核函数。
也就是说，在阻塞流中，核函数的执行是按照顺序依次执行的，不能并行执行。
非阻塞流：
非阻塞流是指在一个流中，前一个核函数的执行不必等待前一个核函数的执行完成，可以并行执行。
也就是说，在非阻塞流中，核函数的执行是并行执行的，可以同时执行多个核函数。
在CUDA编程中，阻塞流和非阻塞流的选择取决于程序的需求和性能要求。
阻塞流适用于需要保证核函数执行顺序的场景，而非阻塞流适用于需要充分利用GPU并行性能的场景。
同时，在使用非阻塞流时需要注意线程同步和数据传输等问题，以避免出现竞争和数据冲突等问题。
基于GPU的加锁并行化非结构网格生成方法研究
基于GPU的加锁并行化非结构网格生成方法研究蔡云龙;肖素梅;齐龙【摘要】Defects of consuming time and memory consist in unstructured mesh generation. This paper proposes a novel approach, terming GPU-PDMG, which is GPU parallel unstructured mesh generation based on the framework of CUDA. The technology combines the high-speed parallel GPU and advantages of Delaunay triangulation. It develops a method of locking parallel area dividing, using the CUDA programming model on nVidia GPUs. By analyzing the tested examples’ speedup rate and efficiency, it has evaluated their computing performance. This result is identified in NACA0012 and multi-element airfoil experiment with both the analysis of speedup rate and efficiency and GPU-PDMG is better than any existing GPU algorithms.%非结构网格的生成在时间和内存上有一定的缺陷，这里提出了一种新的方法，命名为GPU-PDMG，是基于CUDA架构的GPU并行非结构网格生成技术。
一种基于GPU的核苷酸分子系统发育树条件似然概率可扩展并行计算方法
一种基于GPU的核苷酸分子系统发育树条件似然概率可扩展并行计算方法黄佳为;李晓鹏;凌诚【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2022(49)S02【摘要】贝叶斯与Metropolis-Hastings算法的高效实现让MrBayes成为使用广泛的分子序列系统发育分析工具。
然而,分子序列与进化参数的增加导致候选分子树样本空间急剧扩大,使得系统发育树的重构工作面临巨大计算挑战。
为降低MrBayes系统发育分析中分子树条件似然概率的计算时间,提高分析效率,近年来出现一批基于图形处理器(GPU)的并行加速方法。
为提高并行方法的可扩展性,提出了一种优化的似然概率多线程并行计算方法。
根据位点间可变进化速率模型中分子状态似然概率的计算需要对应不同转移概率矩阵,将前期使用多线程对不同位点似然概率的并行计算,进一步分解为多位点间不同转移概率矩阵下的条件似然概率的计算。
该策略在不改变单个线程计算传输比的基础上,通过增加线程数量,优化了线程warp间的并行重叠度,提高了并行效率。
此外,由于每个线程warp只计算同一种转移概率矩阵下的似然概率,避免了在使用共享内存时不同warp间的同步开销,进一步提升了内核计算效率。
所提方法与前期方法在4组实际数据和30组模拟数据上的计算结果表明,在核心似然函数的计算加速上,本文取得的计算性能超过tgMC3(2.0版)和nMC3(2.1.1版)方法,最高达1.78和2.04倍。
【总页数】7页(P919-925)【作者】黄佳为;李晓鹏;凌诚【作者单位】北京化工大学信息科学与技术学院【正文语种】中文【中图分类】Q811.4;TP18【相关文献】1.一种基于前导字的最大似然并行载波恢复算法研究2.分子区间标记定位QTL的一种改进方法--基于分子标记的极大似然法3.基于概率线性判别分析的可扩展似然公式化人脸识别4.基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现5.评估一种在最大似然系统发育估计中用于参数优化的连续近似计算方法的可行性因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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（ 清华大学微电子与纳电子学系 北京 １ ０ ０ ０ ８ ４ ）
摘 要
近年来 ， 基 于图形处理器 Ｇ Ｐ Ｕ的通用 计算逐 渐成为 主流计 算模 式。为 了降低 Ｇ Ｐ Ｕ程序 设计 的难度 ， 提 出一种 适合 于
Ｇ Ｐ Ｕ体 系结构 的非 阻塞并行 队列数据结构。通过对并行 队列进行语 义松 弛， 该 数据结构 能够有 效利用 队列操作 的并行 性。 同时， 还提 出了高速并行 队列插入和删 除算法。使用线性化准则对该并行 队列的正确性进 行验证。 实验表 明， 所提 出的并发队列 能够达
到远高于 ， 目前 多核 Ｃ Ｐ Ｕ和 Ｇ Ｐ Ｕ并行队列的性能 ， 分别超越现有最好结果 ２ ０倍 和 ２ ０ ０倍 以上 。 关键词
中 图分 类 号
队列 并行
Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ２
非 阻塞 图形处理器
文 献标 识 码
语义松 弛
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２ ０ １ ５年 １ ０月
计 算机 应 用与软 件
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Ｖｏ １ ． ３ ２ Ｎｏ ． １ Ｏ
Ｏｃ ｔ ．２ ０１ ５
基 于 ＧＰ Ｕ 的 语 义 松 弛 非 阻 塞 并 行 队 列 研 究
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