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题名面向CPU-GPU架构的源到源自动映射方法
被引量：2
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作者
朱正东
刘袁
魏洪昌
颜康
王寅峰
董小社
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
深圳信息职业技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第21期41-47,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61173039)
青年基金项目(No.61202041)
+2 种基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA010904
No.2012AA01A306)
深圳市科技计划(No.JCYJ20120615101127404)
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文摘
针对GPU上应用开发移植困难的问题,提出了一种串行计算源程序到并行计算源程序的映射方法。该方法从串行源程序中获得可并行化循环的层次信息,建立循环体结构与GPU线程的对应关系,生成GPU端核心函数代码;根据变量引用读写属性生成CPU端控制代码。基于该方法实现了一个编译原型系统,完成了C语言源程序到CUDA源程序的自动生成。对原型系统在功能和性能方面的测试结果表明,该系统生成的CUDA源程序与C语言源程序在功能上一致,其性能有显著提高,在一定程度上解决了计算密集型应用向CPU-GPU异构多核系统移植困难的问题。
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关键词
通用计算图形处理器(gpgpu)
统一计算架构(CUDA)
自动映射
源到源编译
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Keywords
General Purpose Graphic Processing Unit （gpgpu）
Compute Unified Device Architecture （CUDA）
auto-matic mapping
source to source compile
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分类号
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名利用GPGPU进行快速稀疏磁共振数据重建
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作者
王聪
冯衍秋
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机构
南方医科大学医学信息研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第17期203-206,209,共5页
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基金
国家自然科学基金No.30800254
No.30730036
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2010CB732502)~~
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文摘
利用GPGPU(General Purpose GPU)强大的并行处理能力,基于NVIDIA CUDA框架对已有的稀疏磁共振(Sparse MRI)重建算法进行了并行化改造,使其能够适应实际应用的要求。稀疏磁共振成像的重建算法包含大量的浮点运算,计算耗时严重,难以应用于实际,必须对其进行加速和优化。实验结果显示,NVIDIA GTX275 GPU使运算时间从4分多钟缩短到3.4秒左右,与Intel Q8200 CPU相比,达到了76倍的加速。
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关键词
通用计算图形处理器(gpgpu)
统一计算设备架构(CUDA)
并行计算
压缩传感
稀疏磁共振
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Keywords
General Purpose GPU（gpgpu）
Compute Unified Device Architecture（CUDA）
parallel computing
compressed sensing
sparse Magnetic Resonance Imaging（MR/）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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