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基于SMP集群的MPI+CUDA模型的研究与实现
被引量：
10
1
作者
许彦芹
陈庆奎
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第15期3408-3412,共5页
为了研究GPU的通用计算能力和适合SMP集群的编程模型,首次提出MPI+CUDA多粒度混合并行编程的新方法,节点间采用MPI实现粗粒度并行,节点内采用CUDA实现细粒度并行的混合编程方式。利用此方法在搭建的3节点SMP集群环境中,测试了大规模矩...
为了研究GPU的通用计算能力和适合SMP集群的编程模型,首次提出MPI+CUDA多粒度混合并行编程的新方法,节点间采用MPI实现粗粒度并行,节点内采用CUDA实现细粒度并行的混合编程方式。利用此方法在搭建的3节点SMP集群环境中,测试了大规模矩阵乘问题的并行计算能力。实验结果表明,该方法能够显著提升并行效率,同时证明MPI+CUDA混合编程模型能够充分发挥SMP集群节点间分布式存储和节点内共享内存的优势,为装有CUDA-enabled GPU的SMP集群提供了一种有效的并行策略。
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关键词
消息传递接口
统一计算设备架构
集群
混合编程
支持
cuda
的
gpu
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职称材料
题名
基于SMP集群的MPI+CUDA模型的研究与实现
被引量：
10
1
作者
许彦芹
陈庆奎
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第15期3408-3412,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60573108)
文摘
为了研究GPU的通用计算能力和适合SMP集群的编程模型,首次提出MPI+CUDA多粒度混合并行编程的新方法,节点间采用MPI实现粗粒度并行,节点内采用CUDA实现细粒度并行的混合编程方式。利用此方法在搭建的3节点SMP集群环境中,测试了大规模矩阵乘问题的并行计算能力。实验结果表明,该方法能够显著提升并行效率,同时证明MPI+CUDA混合编程模型能够充分发挥SMP集群节点间分布式存储和节点内共享内存的优势,为装有CUDA-enabled GPU的SMP集群提供了一种有效的并行策略。
关键词
消息传递接口
统一计算设备架构
集群
混合编程
支持
cuda
的
gpu
Keywords
MPI
cuda
Cluster
hybrid programming
cuda
-enabled
gpu
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SMP集群的MPI+CUDA模型的研究与实现
许彦芹
陈庆奎
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
10
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