基于CPU+GPU异构计算的编程方法研究

2011-05-22袁庆华沈健炜

通信技术 2011年2期

冯颖, 袁庆华, 沈健炜

（解放军总后勤部档案馆, 北京 100842）

0 引言

近年来，基于中央处理器(CPU)+图形处理器(GPU)的混合异构计算系统开始逐渐成为国内外高性能计算领域的热点研究方向。在实际应用中，许多基于CPU+GPU的混合异构计算机系统表现出了良好的性能。但是，由于各种历史和现实原因的制约，异构计算仍然面临着诸多方面的问题，其中最突出的问题是程序开发困难，尤其是扩展到集群规模级别时这个问题更为突出。

1 基于CPU+GPU异构计算的编程方法

1.1 基于CPU+GPU异构计算系统的优势

基于 CPU+GPU的异构计算系统是指在传统计算机系统中加入GPU作为加速部件并配合CPU共同承担计算任务的新型系统。相比于传统的单纯以 CPU作为计算部件的同构系统，异构系统优势明显。首先，GPU能够更出色的完成某些特殊应用，例如对于追求浮点运算性能的应用来说，目前GPU的浮点运算能力已经远远超过CPU，图1说明了近几年GPU与CPU浮点运算能力的对比[1]；其次，原先只用于图形处理领域的 GPU正在逐渐向通用计算方向发展，在各GPU生产厂商的大力推动下，一些原先制约GPU通用化的障碍(如硬件结构、编程模型)已经不同程度地得到了克服；最后，当今单纯由 CPU搭建的高性能计算机系统遇到了许多难以克服的问题，例如扩展性问题、功耗问题等，而使用GPU加速部件可以很好地解决这些问题。