基于GPU的通用计算的方法研究

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1、摘要课题名称：基于GPU的通用计算的方法研究硕士研究生姓名：包达导师姓名：罗立民教授学校名称：东南人学伴随着PC级微机的崛起和普及，多年来计算机图形处理器(graphicsprocessingunit，简称GPU)以大大超过摩尔定律的速度高速发展。图形处珲器的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量，并促进了与计算机图形相关虑用领域的快速发展。与此同时，图形处理器绘制流水线的高速度和并行性以及近年来发展起来的口J‘编程功能为图形处理以外的通用计算提供了良好的运行平台，这使得基于GPU的通用计算成为近

2、些年来人们关注的一个研究热点。虽然GPU具有非常离的计算速度，但并不能直接将以前在CPU中实现的算法照搬到GPU中米执行，这是因为GPU的指令执行方式和CPU不一一样，GPU的体系结构是一一种高度并行的单指令多数据(SIMD)指令执行体系。所以要基于可编程图形硬件实现一些在CPU巾效率较低的算法，就必须重新组织算法实现的数据结构和步骤，以充分利用GPU并行处理体系结构带来的性能优势。本文中的算法都基于可编程图形硬件实现。本文中的研究工作主要包括以下两个方面：1．基于GPU的快速傅立叶变换我们使用按时问抽选

3、(DIT)算法并且结合NVIDIAGeforce6系列显卡的硬件特点，在GPU上实现了二维复数FFT，并日．存实现中利用FBO(帧缓存对象)这一扩展使得计算效率进一步提高。实验结果表明，使用FB0作为渲染到纹理的方法在GPU上运行2DFFT的时间比在CPU上运行FFTW的2DFFT的时间要缩短了4—5倍，比使用PBuffer作为渲染到纹理的方法在GPU．卜运行20FFT的时间要缩短了50％-60％。2．基于GPU的离散余弦变换。将计算离散余弦变换的AAN算法加以改进使其能够在GPU上实现。从而在GPU上实

4、现了正向和反向的离散余弦变换。并将其应用于JPEG图像压缩技术以加速数字图像的压缩速度。结果表明DCT和IDCT算法在GPU上的处理时问比在CPU上的处理时间缩短了3倍左右。关键词可编程图形处理器基于GPU的通用计算快速傅立叶变换离散余弦变换ABSTRACTAsgraphicsprocessingunit(GPU)hasbeendevelopingrapidlyrecentlywithaspeedoverMoor'slaw,variousapplicationsaboutcomputergraphicsh

5、avegrowngreatly．Atthesametime，thehighlyprocessingpower,parallelismandprogrammabilityavailablenowadaysODthecurrentGPUmakethegeneral·purposecomputationavailable．Inspiteofalltherenderingpower,itisnotpossibleormeaningfultousealgorithmsdesignedwithCPUinmindong

6、raphicshardware．Theessentialdiffere．nceisthatGPUprovidesahiighlyparallelSingleInstructionMultipleDataSet(SIMD)architecture．Thekeytoharnessingthisresourceisreengineeringthecomputationallyexpensivealgorithmstotakeadvantageofthisarchitecture舔wellaSmakinguseo

7、frenderingoptimizationsbuiltintotheprogrammablegraphicspipeline．ThisthesispresentsseveralnovelgraphicsapproacheswhichutilizeprogrammablegraphicshardwaretoobtainbothhighframerateperformanceandhighqualityresuIt．OurresearchworksinthisthesismainlyfocusOnthefo

8、llowingaspects：1．FFTonGPUBasedontheDITalgorithm，consideringthenewachievementsofrelevantresearch，weimplementFFTonGPU，ThecomparisonbetweenGPUandCPUintermsofprogramdesignisconductedandtheperformanceisevaluated．Experime