基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现

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基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现

李建江, 路川, 张磊

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2012 > 41(2): 280-284

李建江, 路川, 张磊. 基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

引用本文:

李建江, 路川, 张磊. 基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

LI Jian-jiang, LU Chuan, ZHANG Lei. Research and Implementation of Performance Analysis Tool for CUDA Programs with Directive[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

Citation:

LI Jian-jiang, LU Chuan, ZHANG Lei. Research and Implementation of Performance Analysis Tool for CUDA Programs with Directive[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

1.
北京科技大学计算机科学与技术系北京海淀区 100083

基金项目:

教育部科学技术研究重点项目(108008);北京市教委重点学科(XK100080537)

作者简介:
李建江(1971-),男,博士,副教授,主要从事高性能计算、并行编译和并行软件工程方面的研究.

中图分类号: TP316.4

Research and Implementation of Performance Analysis Tool for CUDA Programs with Directive

1.
Department of computer science and technology,University of science and technology Beijing Haidian Beijing 100083

摘要: 近年来,GPU的快速发展与NVIDIA公司推出的CUDA技术,推动着GPU在高性能计算领域中的应用。研究并实现CUDA程序性能分析工具,对充分利用GPU的计算优势和提高CUDA架构下并行程序的执行性能具有重要的意义。该文分析了GPU硬件平台的特点和CUDA并行编程模型,结合CPU集群环境下并行程序的性能分析,设计并实现了一种基于指导语句的CUDA程序性能分析工具,并实验验证了其在不同GPU硬件平台上的有效性。
- CUDA /
- 指导语句 /
- 高性能计算 /
- 性能分析 /
- 程序优化
Abstract: In recent years, the rapid expansion of graphics processing unit (GPU) as well as the computer unified device architecture (CUDA) technology proposed by NVIDIA pushes forward the application of GPU in the field of high performance computing (HPC). In this paper, GPU's architecture and CUDA programming model are introduced first. According to the method of parallel program performance analysis in CPU cluster mode, a performance analysis tool for CUDA programs based on directive is designed and implemented. Experiment results validate the validity of this performance analysis tool on different GPU hardware platforms.
- CUDA /
- directive /
- HPC /
- performance analysis /
- program optimization

[1]	钱吉裕, 魏涛, 王韬, 李秋燕, 吴传贵. 高性能硅基微流道优化方法研究 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 92-97. doi: 10.12178/1001-0548.2018250
[2]	郝晓丽, 高永. CUDA框架下的视频关键帧互信息熵多级提取算法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 726-732. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.014
[3]	王鹏, 黄焱, 安俊秀, 李建平. 多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 469-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.027
[4]	吴浩洋, 王韬, 陈佳华, 龚健, 李晓光, 张高瀚, 吕松武. GRT:高性能可定制无线网络底层软硬件开放平台 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 123-128. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.021
[5]	张刚, 王源, 王颖. 一种新型MIMO-DCSK保密通信系统 . 电子科技大学学报, 2015, 44(4): 487-493. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.04.002
[6]	周俊, 彭凯, 刘大刚. 基于高层数据模型库的三维粒子模拟程序研究 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 530-536. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.010
[7]	赵勇, 李有福, 李小龙, 刘鹏, 田文洪. 科学工作流与高性能计算集成方案 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 457-463. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.024
[8]	秦爽, 冯钢. DTN中基于RLNC的高效数据传输 . 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 672-677. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.006
[9]	陈飞, 曹政, 王凯, 胡农达, 安学军. 高性能计算节点中的同步操作加速引擎设计 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 92-97. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.018
[10]	李建江, 张磊, 李兴钢, 陈翔, 黄义双. CUDA架构下的灰度图像匹配并行算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 110-113. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.021
[11]	黄艳, 古志民. 帮助线程预取性能的分析与优化 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 85-91. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.017
[12]	张博, 庄奕琪. TH-PPM-UWB系统在时变信道环境中的性能分析 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 828-831.
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[20]	罗宁, 陈尚勤, 吴昱静. 基于军标的短波信道语音质量估计算法性能分析 . 电子科技大学学报, 1998, 27(4): 347-350.

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基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

1. 北京科技大学计算机科学与技术系北京海淀区 100083

基金项目:

教育部科学技术研究重点项目(108008);北京市教委重点学科(XK100080537)

作者简介:
李建江(1971-),男,博士,副教授,主要从事高性能计算、并行编译和并行软件工程方面的研究.

收稿日期: 2010-07-26
修回日期: 2011-11-09
刊出日期: 2012-04-15

中图分类号: TP316.4

关键词:

摘要: 近年来,GPU的快速发展与NVIDIA公司推出的CUDA技术,推动着GPU在高性能计算领域中的应用。研究并实现CUDA程序性能分析工具,对充分利用GPU的计算优势和提高CUDA架构下并行程序的执行性能具有重要的意义。该文分析了GPU硬件平台的特点和CUDA并行编程模型,结合CPU集群环境下并行程序的性能分析,设计并实现了一种基于指导语句的CUDA程序性能分析工具,并实验验证了其在不同GPU硬件平台上的有效性。

English Abstract

李建江, 路川, 张磊. 基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

引用本文:

李建江, 路川, 张磊. 基于指导语句的CUDA程序性能分析工具研究与实现[J]. 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

LI Jian-jiang, LU Chuan, ZHANG Lei. Research and Implementation of Performance Analysis Tool for CUDA Programs with Directive[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

Citation:

LI Jian-jiang, LU Chuan, ZHANG Lei. Research and Implementation of Performance Analysis Tool for CUDA Programs with Directive[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2012, 41(2): 280-284. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.021

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