CPU+GPU的混合并行计算
GPUCPU混合并行计算及在空间天气数值模拟中的应用的开题报告
GPUCPU混合并行计算及在空间天气数值模拟中的应用的开题报告【摘要】随着计算机技术的发展，计算机的计算能力和存储能力不断提升，大规模数据处理和复杂数值计算成为可能。
在空间天气数值模拟中，大规模的数据和复杂的计算需求需要采用并行计算的方法来加速计算。
本文主要介绍了GPU和CPU混合并行计算的方法，并提出了在空间天气数值模拟中利用混合计算实现高效计算的思路。
同时，本文也会探讨通过GPU和CPU混合计算实现空间天气数值模拟的可行性和技术难点，并提出了相应的解决方案。
【关键词】GPU、CPU、混合并行计算、空间天气数值模拟【背景介绍】空间天气数值模拟是预测和研究太阳风和地球磁层之间相互作用的重要手段。
随着测量技术和计算机技术的不断进步，人们对于空间天气数值模拟的要求也越来越高。
因此，空间天气数值模拟中需要处理的数据量也越来越大，复杂度也越来越高。
为了满足这些需求，高效的计算方法必不可少。
当前，GPU和CPU混合并行计算已经成为一个广泛应用的计算方法。
GPU具有高并行处理能力，能够极大地提高计算效率。
然而，单独使用GPU也存在一定的局限性，例如内存限制等。
因此，在大规模数据并行计算中，GPU和CPU混合并行计算可以利用CPU和GPU的优势，提高计算效率和优化计算资源的利用。
【研究目的和意义】本文主要研究GPU和CPU混合并行计算在空间天气数值模拟中的应用。
针对现有的空间天气数值模拟中需要处理的大规模数据和复杂数值计算问题，本文将介绍GPU和CPU混合并行计算中的主要方法和技术，并提出了相应的解决方案。
具体目的如下：1. 探讨GPU和CPU混合并行计算的基本方法和实现技术。
2. 探讨GPU和CPU混合并行计算在空间天气数值模拟中的应用可行性。
3. 提出在空间天气数值模拟中采用GPU和CPU混合计算实现高效计算的思路。
4. 分析GPU和CPU混合计算在空间天气数值模拟中可能遇到的技术难点，并提出相应的解决方案。
混合算力调度 cpu gpu-概述说明以及解释
混合算力调度cpu gpu-概述说明以及解释1.引言1.1 概述：随着人工智能、大数据等领域的不断发展，对计算资源的需求也越来越大。
传统上，CPU和GPU被广泛应用于不同的计算任务中，但随着深度学习等算法的发展，一些任务需要更加复杂的计算资源来提高效率和准确性。
此时，混合算力调度成为一种新的解决方案。
混合算力调度即是将CPU和GPU的计算资源进行合理的分配和调度，以实现更高效的计算。
通过充分发挥CPU和GPU各自的特点和优势，提高整体计算效率和性能。
本文将深入探讨混合算力调度的概念、CPU和GPU特点与适用场景，以及混合算力调度的优势和挑战。
1.2 文章结构文章结构部分：本文分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，将概述混合算力调度的概念，介绍文章的结构以及阐明撰写本文的目的。
在正文部分，将详细阐述混合算力调度的概念，探讨CPU和GPU的特点以及它们在不同场景下的应用。
同时分析混合算力调度的优势和挑战。
最后，在结论部分对文章进行总结，展望混合算力调度的发展趋势，并提出未来的研究方向和可能的解决方案。
通过以上结构，我们将全面深入地探讨混合算力调度的相关问题。
1.3 目的：本文旨在探讨混合算力调度在CPU和GPU之间的应用，分析其优势和挑战，并展望其未来发展趋势。
通过深入剖析混合算力调度的概念和原理，读者能够更好地理解如何在实际应用中灵活利用CPU和GPU的计算资源，提高计算效率和性能。
同时，通过对混合算力调度的优势和挑战进行分析，可以为相关研究和实践提供重要参考，推动该领域的进一步发展和创新。
最后，本文还将展望混合算力调度在未来的应用前景，为读者提供一些启示和思路，帮助他们更好地把握这个领域的发展方向和机遇。
2.正文2.1 混合算力调度的概念在计算机领域中，混合算力调度指的是同时利用CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）来进行计算任务的调度和管理。
通常情况下，CPU主要负责处理序列性任务和通用计算，而GPU则专注于并行计算和图形处理。
打造混合计算架构华东理工发展GPU+CPU
打造混合计算架构华东理工发展GPU+CPU 在信息经济时代，先进生产力发展的标志就是计算技术。
在这种先进生产力中，高性能计算更是具有代表性。
目前，计算科学(尤其是高性能计算)已经与理论研究、实验科学相并列，成为现代科学的三大支柱之一。
高性能计算作为一种先进的科研手段，在国内的应用发展很快。
尤其在高校，高性能计算得到了普遍的重视，近年来国家投入逐年加大。
随着高校数字化校园建设的深入，高性能计算机的应用已经渗入到各级教育行业当中。
构建高性能计算平台已经成为各大高校提高教育质量的重要手段。
而随着用户不断增加，海量信息处理、信息开发和科学研究使各大职业技术学院对高性能计算服务的需求越来越高。
学校希望利用高性能计算平台进一步提升教学质量和学校科研实力。
一般的高校在选择服务器时不仅对高性能计算能力要求较高，而且对产品的性能、大规模集群监控管理以及服务进行综合考虑，因此对于具有高性能、高扩展性等高性能计算平台有着极大的市场需求。
用户简介：位列国家“211工程”重点建设行列的华东理工大学，历史追溯到100多年前的南洋公学和震旦学院，是1952年全国高校院系调整时由交通大学(上海)、震旦大学(上海)、大同大学(上海)、东吴大学(苏州)、江南大学(无锡)等校的化工系合并组建而成的全国第一所以化工特色闻名的高等学府。
经过半个多世纪的改革与建设，现已发展成为特色鲜明、多学科协调发展的研究型全国重点大学。
学校在技术转移与产学研合作方面特色鲜明，处于全国领先地位。
入选了首批国家技术转移示范机构，加盟了“新一代煤(能源)化工”、“汽车轻量化”、“抗生素”等三个国家级技术创新战略联盟，特别是向美国最大的炼油企业Valero公司进行的“石油焦气化技术”实施许可，标志着中国大型化工成套技术首次向美国等发达国家实施技术转移，也是中国高校迄今为止获得的最高海外技术许可费用项目。
长期以来，华东理工大学一直朝着把学校建设成为国内一流、国际知名、学科特色鲜明的高水平研究型大学的总体目标前进，并且一直在努力着。
CPU与GPU并行计算的火焰模拟
的近似值便可以由式 ( 3 ) 确定的求出。
( r) = s
∃mW(ri= 1 i i
n
ri, h ) %
(r)
( 4)
当确定了 m i 和
的值后 , 对于任意标量场 A, 只 需知道该
场在各粒子处的值 , 便可插值构造出 A 的近似场 AS 。 近似场 AS 的重要特 征是对 它的求导 求积 都仅作 用与 核 函数上 , 这些核函 数导数积分都可以预计算 , 使模拟中的计 算 代价降低。 粒子压强 P i = P 0 + k i, 其中 k 为控制压 强大小的 系数。 考 虑到粒子间压强梯度力的平衡关系 , 粒子 i 的压强 场 梯度并不能简单等于▽ P s ( ri ), 根据文献 [ 11] 的策略采用 : pi + p j m j ! ! W ( ri - rj, h ) 2 j= 1 j 其他的场 A 则完全可以用 A S 代替进行任何计算。 Pi %场和其他场采用不同的核函数 [ 11] : W pre ss ( r, h ) = 45 r (h - | r | ) 3 , | r| ∀h6 | r |# | r |# h ( 6) h
315 W ( r, h ) = ( h 2 - | r | 2 ) 3, 64∀ h9
庄雷 ( 1963- ), 女 , 山东日 照
作者简介 : 王栋栋 ( 1983- ) , 男 , 河南洛阳人 , 硕士研究生 , 主要研究 方向 : 计算机 图形学、 算 法设计与 分析 ; 人 , 教授 , 博士生导师 , 主要研究方向 : 软件理论、 计算机网络。
第 6期
王栋栋等 : CPU 与 GPU 并行计算的火焰模拟
收稿日期 : 2008- 11- 11 ; 修回日期 : 2009- 03- 04。
基于GPU的并行计算模型研究
基于GPU的并行计算模型研究近年来，大数据、人工智能、深度学习等新兴技术的发展给计算机领域带来了极大的发展机会，而高性能并行计算是其基石。
GPU并行计算模型在此背景下迅速崛起，成为高性能并行计算的重要手段。
本文将围绕基于GPU的并行计算模型进行研究探讨。
一、GPU并行计算模型的基本原理GPU并行计算模型是一种基于CPU和GPU协同工作的计算模型。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门用于图形处理的处理器，它是CPU的辅助处理器，能够高效地并行处理大量数据。
GPU的发展始于图形学，但是，在计算机科学领域，GPU被更广泛地应用于高性能计算、深度学习等领域。
GPU并行计算模型基于这样一种思想：将任务分为多个独立的子任务，将这些子任务分配给不同的处理器核心同时处理，从而实现高效的并行计算。
与传统的串行计算相比，GPU并行计算模型具有更高的效率和更快的速度。
二、GPU并行计算模型的应用领域GPU并行计算模型被广泛应用于以下几个领域：1、高性能计算领域。
GPU并行计算模型被广泛应用于高性能计算中，常用于处理大数据、科学计算等任务。
因为GPU的高速并行处理能力，使得GPU并行计算模型在高性能计算领域具有很大潜力，能够极大地提高计算效率。
2、深度学习领域。
GPU并行计算模型因其高效的并行处理能力而被广泛应用于深度学习领域。
如今，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域表现优异，其中，GPU的并行计算能力发挥了重要作用。
3、虚拟现实领域。
虚拟现实技术需要高性能的计算和图形处理能力，GPU并行计算模型可提供高效的虚拟现实应用支持，如虚拟现实游戏、虚拟现实教育等领域均得到了广泛应用。
三、GPU并行计算模型的优势和挑战GPU并行计算模型的优势在于高效的并行处理能力。
由于GPU被设计为处理大量数据的并行处理器，因此其比CPU更适合运行并行任务。
GPU并行计算模型在处理图像、声音等数据密集型任务中，具有更快的计算速度和更好的效率。
CPU+GPU异构模式下并行计算效率研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｆ ｃ ｅ ｙ ｏ ｒ ｌｅ ｍ ｐｕ ｉ ｎ ｓ ａ ｃ ｎ Ｅｆ ｉｎｃ ｆ Ｐａ ａ ｌ ｌＣｏ ｉ ｔｎｇ ｉ ＣＰＵ ＋ＧＰＵ ｂ ｉ ｏ Ｈｙ ｒ ｄ Ｍ ｄｅ
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ ＩＵ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ
总第 ２ １期 ０
Ｃ Ｕ＋Ｇ Ｕ异 构 模 式 下并 行计 算 效 率 研 究 Ｐ Ｐ
蔡镇 河 ， 张 旭， 栾江霞
（ 门市美亚柏科信 息股份有 限公 司， 厦 福建 厦 门 ３ １０ ） ６０ ８ 摘要： Ｐ Ｃ Ｕ＋Ｇ Ｕ的异 构模 式由于比传统的超算 架构 更加便 宜和更加 环保 、 Ｐ 低碳 ， 所以得到 了越 来越 多的关注 ， Ｈ Ｃ 在 Ｐ
而目前全球的top500的顶级水平也就是千万亿的水平可见差距相当明显高性能计算需要进一步发展需要进一步提高计算核心数量但是摆在人们眼前的难题是单节点的cpu核心数量提高有限而且cpu的能耗也比较高所以为了追求更高的计算能力就需要购买更多的节点通过集群的方式０ ２ ０ －１５０ １０ ．４ ５ ２ １ ）５０ ８ －４
求 也 越来 越 高 。虽然 ， 目前世界 上 最先进 的超级 计 算
机 已经达 到 了千 万 亿 Ｆｏ ｓｓ的级 别 ， 是 由于 很 ｌ ／ ｐ 但 多 科 学领 域 的研 究 已经 越来 越微 观化 ， 比如 生 物 学 、 流体 力学 、 气 动力 学 等 ， 且 在 数 据 的 展 示 时 也 越 空 并 来 越 注重 可视 化处 理 ， 比如断层 分析 、 拟风 洞 试验 、 模
面向大数据高通量计算的CPU-GPU并行优化技术研究
面对大数据高通量计算的CPU-GPU并行优化技术探究摘要：随着互联网技术的不息进步，数据量呈现爆炸性增长，在海量数据的处理过程中，高速计算能力的提升是至关重要的。
本文针对大数据高通量计算对计算能力的要求，提出了CPU/GPU并行优化技术。
起首介绍了大数据高通量计算的应用领域和背景，然后分别从数据划分、数据通信、并行计算以及算法优化等方面探讨了CPU/GPU并行优化的技术方法，包括任务并行、数据并行、混合并行等，解决了数据规模大、计算量大、时间效率低下等问题。
最后，通过试验测试验证了此方法的有效性，提高了计算速度和性能等指标。
关键词：大数据，高通量计算，CPU/GPU并行优化，任务并行，数据并行，混合并行1. 引言随着互联网技术、人工智能技术和物联网技术的不息进步和应用，大数据处理呈现出爆炸式增长的态势，对计算能力提出了更高的要求。
近年来，CPU/GPU并行计算技术得到了广泛的应用，其中GPU作为一种高效能的加速器，在大数据高通量计算方面具有不行替代的优势，通过其高并行的处理能力来解决数据量大、计算量大、时间效率低下等问题。
本文针对大数据高通量计算的需求，探究了CPU/GPU并行优化技术，以提高计算速度和性能。
2. 大数据高通量计算的应用领域和背景随着数据量的不息增大，大数据高通量计算得到了广泛的应用。
在金融、医疗、教育、电商以及企业的生产与管理等多个领域，都需要对大量数据进行快速计算和分析。
例如，在金融领域，需要对来往数据进行快速处理，做出智能决策；在医疗领域，需要对大量病例数据进行统计和分析，为医生提供可靠的诊断依据；在电商领域，需要对海量商品数据进行分析和分类，实现个性化推举等。
3. CPU/GPU并行优化技术的方法针对大数据高通量计算的需求，我们提出了一种基于CPU/GPU并行优化技术的方法。
主要包括任务并行、数据并行和混合并行等几个方面。
3.1 任务并行任务并行是指将一个大的任务分解成若干个小的任务，分别在不同的CPU核心和GPU流处理器上运行，使不同的任务可以同时执行，达到加速处理的目标。
GPU CPU 协同并行计算 非对称走时叠前时间偏移处理系统 说明书
3.1 运行环境 .................................................................................................................................- 10 3.2 系统安装 .................................................................................................................................- 12 3.3 交互作业界面的启动 .............................................................................................................- 12 -
4 使用说明 ....................................................................................................................................... - 12 -
4.1 工区的建立 .............................................................................................................................- 12 4.2 数据格式说明 .........................................................................................................................- 13 4.3 处理操作过程 .........................................................................................................................- 17 4.4 作业参数 .................................................................................................................................- 25 4.5 作业实例说明 .........................................................................................................................- 27 4.6 作业的运行方式 .....................................................................................................................- 29 -
高性能计算使用GPU和多核CPU进行并行计算
高性能计算使用GPU和多核CPU进行并行计算随着时间的推移，计算机硬件和软件技术的迅速发展，高性能计算已经成为了科学研究和工业生产中的重要组成部分。
尤其是在大数据分析、人工智能、计算机视觉等领域，高性能计算的需求更是日益增长。
在高性能计算中，GPU和多核CPU作为并行计算的主要方式，其应用范围也越来越广泛。
GPU是图形处理器，其设计初衷是为了提高计算机在图形渲染方面的性能。
但是，由于其高并行计算的特点，GPU也被广泛用于科学计算、数据分析等领域。
与传统的CPU相比，GPU可以通过数据并行的方式同时执行多个指令。
这使得在某些应用场景下，GPU可以比CPU 提供更高的计算性能。
多核CPU也是并行计算的另一种方式。
与GPU相比，多核CPU通常拥有更高的时钟频率和更多的缓存，可以更好地支持单线程的应用程序。
但是，当需要执行多线程应用程序时，多核CPU的性能不如GPU。
GPU和多核CPU的并行计算方式各有优缺点。
在实际应用中，我们需要根据应用场景选择合适的并行计算方式。
例如，GPU适用于并行计算密集型任务，而多核CPU适用于更为通用的任务。
同时，我们还需要考虑如何有效地利用GPU和多核CPU的并行计算能力。
在使用GPU进行并行计算时，需要将计算任务分解成较小的任务，并将其分配到各个GPU核心上。
这可以通过诸如CUDA、OpenCL等GPU编程框架来实现。
而在使用多核CPU进行并行计算时，可以使用诸如OpenMP、MPI等多线程编程框架。
然而，并行计算也存在一些挑战。
例如，在并行计算中如何处理数据的一致性、如何避免死锁等问题都需要仔细地考虑。
此外，在使用GPU进行并行计算时，由于GPU通常拥有大量的核心，其能耗也相对较高。
因此，如何平衡性能和能耗也成为了一个需要解决的问题。
综上所述，GPU和多核CPU的并行计算技术在高性能计算中具有重要的作用。
在实际应用中，需要根据应用场景选择合适的并行计算方式，并且合理地利用并行计算技术，以便提高计算性能和效率。
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。
多核CPU-GPU协同的并行深度优先算法
多核CPU-GPU协同的并行深度优先算法
余莹;李肯立
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2014(31)10
【摘要】针对多核CPU和GPU环境下图的深度优先搜索问题,提出多核CPU中实现并行DFS的新算法,通过有效利用内存带宽来提高性能,且当图增大时优势越明显.在此基础上提出一种混合方法,为DFS每一分支动态地选择最佳的实现:顺序执行;两种不同算法的多核执行;GPU执行.混合算法为每种大小的图提供相对更好的性能,且能避免高直径图上的最坏情况.通过比较多CPU和GPU系统,分析底层架构对DFS性能的影响.实验结果表明,一个高端single-socket GPU系统的DFS执行性能相当于一个高端4-socket CPU系统.
【总页数】4页(P2982-2985)
【作者】余莹;李肯立
【作者单位】衡阳师范学院计算机科学系,湖南衡阳421002;湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.CPU-GPU协同计算的遥感仿真图像MTF退化并行算法 [J], 赵瑞斌;赵生慧;胡新礼
2.CPU-GPU协同计算的并行奇异值分解方法 [J], 周伟;戴宗友;袁广林;陈萍
3.基于多核CPU-GPU异构平台的并行Agent仿真 [J], 余文广;王维平;侯洪涛;李群
4.多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真负载均衡方法 [J], 王维平;余文广;侯洪涛;李群
5.基于CPU-GPU协同并行内点算法求解结构化非线性规划 [J], 杨林峰;胡桂莉;张晨;张振荣
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GPU＼CPU协同并行计算提升叠前偏移成像效率
２ 实际数据应用
实 际 数 据 应 用 测 试 的硬 件 环 境 为 Ｇ Ｕ Ｎ ｉｉ Ｐ ｖ ａ ｄ Ｔ ｓ ００ ｅｌ １７ ，内存 １Ｇ Ｐ 个 数６ ，ｃ ｕ ａ ６ 。Ｇ Ｕ 台 Ｐ 服务器 数
量６ 台，双Ｃ Ｕ，四核 ，主频２ Ｇ ｚ Ｐ ． Ｈ， ５ 内存每 台服务 器２Ｇ ４ 。集群共６ Ｐ 节点 ，每个节点发送４ 个Ｇ Ｕ 个计
用和效果对 比，本文志在力求 阐明，Ｇ前时间偏移 的效率 ，并
且有 益于 油气勘探 地震资 料处理技 术 的发展 。
图１ ＧＰ Ｕ个数 与运 算速度 的 关 系图
１ Ｇ ｕＣ ｕ 同并行 的特点和优势 Ｐ ＼Ｐ 协
Ｇ ＵＣ Ｕ 同并 行计 算 （ Ｐ Ｃ），可 以把 原 Ｐ ＼Ｐ 协 ＣＰ 来超 级计 算机 要做 的事浓 缩 到一个 普通 的 台式 工作 站或 机架 服务器 中去 ，电耗也大 大降低 。 同时 ，最 新 的 ＴＯ Ｐ ＩＧ Ｕ，拥 有 １亿 个 晶 体 管 ， ４ 共 有 ２０ 核 ，一块 这 样 的Ｇ Ｕ 的浮 点 运 算 性 能 ４个 Ｐ卡 可 以达 到 １ 亿次 每秒 （ ｆｐ ），而 现在 一颗 四核 万 Ｔ ｏｓ ｌ 的Ｃ Ｕ只有 每秒 ７０ Ｐ ０ 亿次 浮点计算 。 单 个Ｇ ＵＣ Ｕ 同并行 计算 单元 与 目前应 用 的 Ｐ ＼Ｐ 协 单 个Ｃ Ｕ 相 比 ，叠 前 时间偏 移运 算 速度 提高 １０ Ｐ核 ０— ３０ 以 上 。 而 １ Ｇ ＵＣ Ｕ 运 算 速 度 等 于 ６— ０倍 个 Ｐ ＼Ｐ 的 ０ ８个 单 核 Ｃ Ｕ ０ Ｐ 的运 算 速 度 。如 图 ｌ 示 ，我们 可 以 所
张 颢 ， 陈军 芳 ， 张 磊
（ 汉 油 田分 公 司物 探 研 究 院 ，湖北 武汉 ４ ０ ３ ） 江 ３ ０ ５ 摘 要 ：由于 图形 处理 芯片Ｇ Ｕ （ ｒｐｉＰｏｅｉｇＵｎｔ 有 强大 的通 用计 算 能力 ， 球物 理领域 Ｐ Ｇ ａｈｃ ｒｃｓｎ ｉ）拥 ｓ 在地 进 行 Ｇ Ｕ计 算 的应 用研 究 日益 受到 关 注 。与通 常 情 况下 个人 计 算机 （ Ｃ，Ｐｒ ｎｌ ｏ ｕｅ ）或 者Ｐ Ｐ Ｐ ｅｓ ａＣ ｍｐｔ ｏ ｒ Ｃ集 群 所 用的 叠前 时 间偏 移相 比 ，本 文方 法可 以较 大地提 高计 算效 率 ，从 而在地 震资料 处理 的 实际工作 中显 著 地 节约计 算成本 和 维护 费 用。通过 实际应 用 实例表 明 ，基 于Ｇ Ｕ＼ Ｐ Ｐ Ｃ Ｕ协 同并行 计算 ，能 够适 应 目前石 油 勘探 中大规模 的计算 需求 ，提 高生产 效率 ，因此值得将 该 方法拓展 并将 其推 广应 用 于油气勘探 工作 中。 关 键 词 ：图形 处理 芯 片ＧＰ Ｕ；非对称走 时 叠前 时 间偏 移 ；协 同并行
雅可比迭代的CPU_GPU并行计算及在CFD 中的应用
雅可比迭代的CPU/GPU并行计算及在CFD中的应用*李大力，张理论，徐传福，刘巍（国防科学技术大学计算机学院，湖南长沙410073）CPU/GPU Hybrid Parallel Algorithm of Jacobi Iteration and it’s Application in CFD*Li Da-Li,Zhang Li-Lun,Xu Chuan-Fu,Liu Wei(School of Computer Science,National University of Defence Technology,Changsha410073,China)Abstract:In this paper,the characteristics of multi-core and many-core architecture are integrated to achieve the collaborative parallel computing of CPU and GPU for a real CFD application.Based on nested OpenMP thread,we implement OpenMP/CUDA hybrid parallization of Jacobi iterative method,and also use it for the aerodynamics_simulation of structural grid flow field.For a single-zone test case with2million grids,the speedup of GPU acceleration of computation for Right-Hand-Side,Left-Hand-Side matrix and it's inverse,and Jacobi iteration,is 11.35,13.83and8.34respectively,and the whole speedup is9.86.For the test case with the same total grids and4data zones,the whole speedup of GPU computing and the CPU/GPU collaborative computing is5.56and7.49respectively. Key words:Jacobi iteration;GPU;CFD;TH-1A;Heterogeneous hybrid parallel摘要：本研究从CFD实际应用背景出发，综合多核与众核的特点，采用OpenMP线程嵌套以实现CPU/GPU的协同并行计算，实现了雅可比迭代法的GPU加速以及OpenMP/CUDA混合并行算法，并将其用于结构网格气动外流场的数值模拟。
浅谈CPU与GPU的融合
浅谈CPU与GPU的融合1、前言CPU是中央处理器，计算机的核心，作为通用处理器，具有“全能性”，覆盖的运算方面很广，而GPU作为专门的图形的核心处理器，具有非常强悍的单一运算能力，有高度的并行运算性[1-3]。
CPU和GPU各有所长。
CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。
如果将二者组合，相互取长补短，将融合得最佳情况来提高电脑的运行效率，提高更好的性价比，为我们带来了新的选择。
2、GPU的计算方法由于在现代社会的计算机中图形的处理变得越来越重要，专门的图形核心处理器---GPU出现了。
GPU是相对于CPU的概念，它相当于专用于图像处理的CPU。
图形处理器使显卡减少了对中央处理器的依赖，并分担了部分原本是由中央处理器所担当的工作，尤其是在进行三维图形处理时，功效更加明显。
目前GPU已经成为现在最为强大的计算设备，冲击并超越了CPU独霸的地位，彻底改变当今的计算行业的面貌。
GPU和其相关软硬件的发展产生了强大的市场动力，因此GPU得到了的快速发展。
由于GPU具有高效的并行性和灵活的可编程性等特点，越来越多的研究人员和商业组织开始利用GPU完成一些非图形绘制方面的计算，并开创了新的研究领域：实现并行的搜索算法[4]，离散优化[5]等科学计算。
3、CPU与GPU的各自优势CPU擅长处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，分支密集型代码以及递归算法、和单线程程序。
这种程序任务拥有复杂的指令调度、分支、循环、逻辑判断以及执行等步骤。
例如，操作系统、文字处理、系统控制和虚拟化技术等系统软件和通用应用程序等等。
GPU擅于处理规则的数据结构和可预测的存取模式，具体应用包括光影处理、3D坐标变换、科学计算等等。
CPU负责所有处理能力包括GPU的图形处理能力，但是图形处理能力不强，GPU只负责图形处理，所以图形处理能力强。
我们可以看出CPU和GPU各有所长。
组合优势明显。
CPU的资源多用于缓存，GPU的资源多用于数据计算。
多cpu+多gpu协同计算的三维泊松方程求解
多cpu+多gpu协同计算的三维泊松方程求解本文介绍了一种基于多CPU和多GPU协同计算的三维泊松方程求解方法。
该方法采用MPI和CUDA并行技术实现，能够显著加速三维泊松方程的求解过程。
具体来说，该方法将三维泊松方程转化为一系列二维泊松方程的求解，然后借助MPI技术将这些二维泊松方程分发到多个CPU上并行求解，然后将结果传输回主节点进行整合。
此外，该方法还借助CUDA技术将每个CPU上的二维泊松方程分配到多个GPU 上进行并行计算，从而进一步提高了求解速度。
实验结果表明，该方法能够显著提高三维泊松方程的求解效率，具有较好的实用价值。
- 1 -。
CPU与GPU并行计算的火焰模拟_图文.
1710 计算机应用参考文献 : [1 ] 第 29 卷不相似的样本 , 提高识别和分类速度。
在第 2、 3 阶段 , 用叶片的 CSS 极大值点集参数和锯齿参数来保证分类的准确性。
实验结果表明 , 该系统的方法能够进一步提高的叶形识别准确率和检索率。
WAN G Z, CH I Z, FENG D. Shape based leaf i m age retrieval [ J]. I EE Proceed ings V is ion , ( 1 : 34- 43 . I m age and S ignal Process ing, 2003, 150 [2 ] M OKHTAR I A N F, A BBA SI S. M atch ing shapes w ith self intersec tions : A pp licat ion to leaf class ification [ J]. IEEE T ran sactions on I m age Processing, 2004 , 13 ( 5: 653- 661. 王晓峰 , 黄德双 , 杜吉祥 , 等 . 叶片图像特征提取与识别技术的研究 [ J]. 计算机工程与应用 , 2006 , 42( 3: 190- 193. 祁亨年 . 基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型 [ J]. 浙江林学院学报 , 2003, 20( 3: 28 l- 284 . LONCAR I CS S . A survey of shap e analysis techn iques [ J]. Pattern R ecogn ition , 1998 , 32 ( 8 : 983 - 1001 . [3 ] [4 ] [5 ] [6 ] ABBA S I S, MOKHTA R I AN F, K ITTLER J . C urvature scale space m age in shape si i m ilarity retrieval [ J]. M u lti m ed ia System s , 1999, 7 ( 6: 467 - 476 . [7 ] CAN NY J . A com putational approach to edge detection [ J]. I EEE Transactions on Pattern A nalys is and M ach ine Intelligen ce , 1986 , 8 ( 6 : 679- 698.[ 8] H E X C, YU NG N H C. Cu rvature scale space corner d etectorw ith adap tive th reshold and dynam ic reg ion of support [ J]. Proceed ings of the 17 th In ternat ional Conference on Pat tern R ecogn it ion. W ash ington, D C : IEEE Press , 2004 : 791- 794.[9 ] 图 2 叶片图像 SHA PI RO L G, STO CKM AN G C . C ompu ter v is ion [ M ]. N ew Jersey : P rent iceH a l,l 2001. ( 上接第 1706 页理 , 而文献 [ 4] 仅仅是将每个粒子标记颜色 , 真正的渲染文献 [ 4] 要采用光线跟踪器在 CPU 中进行耗时的处理。
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CPU+GPU的混合并行计算
GPU+CPU的异构混合并行计算是基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行计算架构，将CPU串行计算和GPU的并行计算融合，开启“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合
计算”的全新并行计算时代。
基于GPU+CPU架构的HPC与普通CPU架构HPC参数对比
“异构混合计算”真正实现了系统整体计算能力的最大化利用：GPU和CPU协同工作，GPU处理大量的并行处理，CPU处理操作系统和指令的逻辑控制。
两者的协同比以往单纯CPU运算高出几十倍甚至几百倍，上千倍，可以使得PC和工作站具有超级计算的能力。
在最新的二代Tesla Fermi平台下，开发人员可以选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran来表达GPU应用程序的并行机制，释放GPU的处理能力来解决最复杂的计算密集型难题，可以广泛应用于如下领域：
生物信息学和生命科学计算化学计算电磁学和电动力学
计算金融学计算流体力学成像和计算机视觉
MATLAB 加速医疗成像分子动力学
气象、大气、海洋建模和空间科学
中国科学院、清华大学、中国同济大学、上海交大和西安交通大学等7所高校已经将基于CUDA架构的并行计算课程融入其教学之中，其中中国科学院和清华大学已经走到全球CUDA应用的前列。
2009年9月22日，同济大学海洋学院地球物理系成功部署了其在中国的第一套GPU高性能计算集群，用于地球物理学和反射地震学方面的革命性研究。
该研究项目将探索研究复杂介质中地震波传播理论与数值模拟、复杂介质三维地震偏移成像、多分量地震学的数据处理和解释。
Tesla GPU集群革命性的万亿次浮点运算、
多核心GPU技术、CUDA并行结构和编程模式、以及高速互联，使同济大学海洋学院地球物理系可以更快，更准确地解决计算难题。
Nvidia的官方网站：/object/product_tesla_C2050_C2070_cn.html
Nvidia CUDA开发专区：/object/cuda_sdks_cn.html。