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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2015，51（21）41面向CPU-GPU架构的源到源自动映射方法11１121朱正东，刘袁，魏洪昌，颜康，王寅峰，董小社111121ZHUZhengdong,LIUYuan,ＷEIHongchang,YANKang,WANGYinfeng,DONGXiaoshe1.西安交通大学电子与信息工程学院，西安7100492.深圳信息职业技术学院，广东深圳5181721.SchoolofElectronic&InformationEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,X
2、i’an710049,China2.ShenzhenInstituteofInformationTechnology,Shenzhen,Guangdong518172,ChinaZHUZhengdong,LIUYuan,ＷEIHongchang,etal.NovelautomaticmappingtechnologyonCPU-GPUheteroge-neoussystems.ComputerEngineeringandApplications,2015,51（21）：41-47.Abstract:Aimingatthedevelopingandportingdifficult
3、iesofGPU-basedapplications,amappingapproachisproposed,whichconvertsserialcomputingsourcecodeintoequivalentparallelcomputingsourcecode.Thisapproachacquireshier-archiesofparallelizableloopsfromserialsources,establishesthecorrespondencebetweenloopstructuresandGPUthreads,andgeneratesthecorefunct
4、ioncodeforGPU.Meanwhile,CPUcontrolcodeisgeneratedaccordingtoread/writeattributesofvariablereferences.Acompilerprototypeisimplementedbasedonthisapproach,whichtranslatesCcodeintoCUDAcodeautomatically.FunctionalityandperformanceevaluationsoftheprototypeshowthattheCUDAcodegeneratedisfunctionally
5、equivalenttotheoriginalCcode,withsignificantimprovementinperformance,thusovercomesthediffi-cultyinportingcompute-intensiveapplicationstoCPU-GPUheterogeneoussystems.Keywords:GeneralPurposeGraphicProcessingUnit（GPGPU）;ComputeUnifiedDeviceArchitecture（CUDA）;auto-maticmapping;sourcetosourcecompi
6、le摘要：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。关键词：通用计算图形处理器（GPGPU）；统一计算架构（CUD
7、A）；自动映射；源到源编译文献标志码：A中图分类号：TP303doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0523目前图形处理器（GraphicProcessingUnit，GPU）线程和多级存储结构依然使程序开发人员在CPU-GPU依靠其强大的计算能力已经被广泛应用于能源探测、金异构多核系统上进行编程和移植花费大量的时间和精[1]融分析、生物医学等各个领域，然而复杂的体系结构对力。目前，利用源到源编译技术帮助用户在GPU下进应用移植造成了较大的阻碍，统一计算架构（C
