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文档简介

异构GPU集群的并行编程模型及实现开题报告题目：异构GPU集群的并行编程模型及实现一、选题背景及意义随着计算机技术的不断发展，GPU作为一种专业的处理器，被越来越广泛地应用于各种计算密集型任务中。随着GPU物理尺寸的不断增大，GPU内核数也急剧增加，为GPU并行计算带来了更高的性能表现。然而，一台普通的GPU内部仍存在着许多未被充分利用的资源，因此，使用异构GPU集群的并行计算已经成为了一种解决GPU内核资源利用率低的有效方法。由于GPU节点之间的通信成本较高，因此，如何构建高效的异构GPU集群编程模型，支持复杂的数据并行计算和任务并行计算，成为了当前的研究热点。本文旨在探究异构GPU集群的并行编程模型及实现，提高GPU集群的计算效率和性能。二、研究现状目前，针对GPU集群的并行编程模型主要有MPI、OpenCL等。MPI作为一种常用的并行计算通信模型，已被广泛应用于分布式GPU计算中。OpenCL则是一种可以在多个平台上进行GPU编程的技术，已经被许多GPU厂商支持。然而这些技术通常需要用户手动编写通信和同步代码，增加了编程的复杂度，同时也存在性能瓶颈的问题。为了解决这些问题，一些研究人员提出了新的GPU集群并行计算框架。如GPUNet、FlexGAS等。这些框架通常采用自适应并行计算的方式，优化数据和任务的通信和调度，以提高并行计算性能。三、研究内容本文计划从以下几个方面进行研究：1.研究现有的GPU集群并行编程模型及其优缺点。2.设计并实现一种异构GPU集群编程模型，支持复杂的数据并行计算和任务并行计算。3.基于上述并行编程模型，设计并实现GPU集群资源调度算法，以提高计算效率和性能。4.实验验证上述编程模型和调度算法的性能。选择典型的科学计算应用进行测试，评价并行计算效率和性能。四、研究计划本研究计划于明年2月开始，预计在10个月内完成。具体的研究计划如下：1.前期调研和文献综述，熟悉当前的GPU集群并行计算技术和发展现状（2月-3月）。2.设计并实现异构GPU集群并行编程模型（4月-6月）。3.设计GPU集群资源调度算法，并实现（7月-8月）。4.实验验证编程模型和调度算法的性能（9月-11月）。5.写作毕业论文，并进行论文答辩（12月）。五、预期成果1.实现一种高效的异构GPU集群编程模型，并设计并实现针对该模型的GPU集群资源调度算法。2.在典型的科学计算应用上进行测试，并评价并行计算效率和性能。3.发表相关论文，提高相关研究和应用的水平。六、参考文献[1]郭华勇,陈汇云,董俊,&Cai,X.(2017).顶点本地化软件中异构平台上的载入均衡技术.计算机科学,44(S1),214-218.[2]刘志明,孙节欣,&刘文博.(2020).基于弱同步机制的GPU集群并行计算研究.计算机与数字工程,(6),40-45.[3]张宝昆,

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