并行计算综述.doc

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1、图形处理器的通用计算研究综述摘要多年来计算机图形处理器以大大超过摩尔定律的速度高速发展。图形处理器的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质星，并促进了与计算机图形相关应用领域的快速发展，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可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的通用计算成为近两三年来人们关注的一个研究热点。本文从介绍GPU的发展历史及其现代GPU的基本结构开始，阐述GPU用于通用计算的技术原理，以及用于通用计算的主要领域和最新发展情况。最后，展望了GPU应用于通用

2、计算的发展前景，并从软件和硬件两方面分析了这一领域未来所面临的挑战。关键字GPU;GPGPU;CUDA;通用计算；可编程性1引言计算机图形处理器GPU(GraphicsProcessingUnit)具有极高计算性能和相对廉价的成木，以超过摩尔定律的速度更新硬件，从2003年示在通用计算领域图形处理器GPGPU(General-PurposeComputingGraphicsProcessingUnit)取得长足发展。在学术界人们研制了以下典樂处理器芯片：斯坦福大学的Imagine.Merrimac及国防科学技术大学的飞腾FT641'

3、,而飞腾处理器己成功应用于“天河一号”超级计算机的设计屮。在工业界Nvidia6AMD等公司持续更新其GPU硬件产品，利用推广软件的方式来扩大各白硬件产品的生态圈,目前Nvidia在通用计算领域中成果显著。国内吴恩华教授『耳总结了2004年Z前GPU的发展历史和现代GPU基木结构，阐述了通用计算的技术原理、软件工具及详细的发展Z路,总结了各种应用领域的进展，如流体模拟、代数计算、数据库应用、频谱分析等。国外Owens研究团队综述了2008年之前GPGPU的硬件及软件方面的应用进展「皿，分别从GPU体系、计算编稈模型、软件开发环境和

4、编稈语言等方面作了详细介绍；然后重点分析了GPU计算屮的关键技术和算法问题。木文重点关注最近3年内GPGPU发展过程屮关键技术的研究与进展，特别是rfl于海量数据处理的需要，单节点GPU受到硬件限制，多GPU系统和GPU集群的应用研究成为新热点。木文第2节介绍GPU通用计算的发展；第3节介绍GPGPU屮关键技术的研究及进展；第4节介绍GPU通用计算的应用；最示总结现有研究面临的挑战和展望未来工作。2GPU通用计算发展2.1GPU的提出及最早的通用计算应用GeForce256—代号NV10于1999年8月发布。这是图形芯片领域创ttt

5、Z作，也是第一款提出GPU概念的产品。GeForce256所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&I,技术可以说是GPU的标志。GeForce256称作GPU原因就在于Geforce256创新性的在图形芯片集成了T&L(儿何光照转换)功能，使得GPU具有了初步的儿何处理能力，完美的解决了CPU几何吞吐量不够的瓶颈。2.2Shader的出现及其快速发展在面向图形计算GPU渐渐找到了发展方向，这个方向就是给予用户更价逼真更加迅捷快地视觉体验，与此同时G

6、PU架构遇到一些烦。首要问题就是，为了呈现更加丰富多彩的图形图像效果，不能只依靠三角形生成和尚定光影转换。Shader概念的提岀，使得程序员可通过它构建3D场景难度大大降低。当时最最重要的改进是增加对浮点数据的处理能力，以前GPU只能对整数进行处理，改进示提高渲染精度，使最终处理的色彩格式达到电影级别。ShaderModel2.0时代突破了以前限制PC图形图象质量在数学上的精度障碍，它的每条渲染流水线都升级为128位浮点颜色，让设计师更加H如的的创造出更炫丽的效果。在通用性计算方面，浮点运算让GPU已经具备了通用计算的基础，这一点让

7、GPU在通用计算方面高速发展成为了可能。2.3GPGPU的概念及其发展GPGPU'全称GeneralPurposeGPU,它是一种支持通用计算的图像处理器，它除了像一般的显卡一样拥有图像处理功能之外，还能够像CPU-样提供一定的通用计算能力。当前,在产业界AMD公司和NVIDIA公司都已经在生产这种支持通用计算的GPU,对应的典型显卡有Firestream系列和GTX系列。也就是将GPU用于3D图形处理已外的通用计算,由于图形处理器硬件以大大超过摩尔定律的速度发展，人们开始挖掘图形处理器的强大计算能力来从事非图形方面的应用，并称为图

8、形处理器通用计算(generalpurposecomputingontheGPU,GPGPU)o现在其应用领域已扩展到了儿何造型、数值计算、流体模拟、场景绘制等领域。最初的GPGPU开发使用图形学API编程，在这种模式下，稈序人员不仅