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基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析

812

华东理工大学学报(自然科学版)

Vol.36No.6 文章编号:1006 3080(2010)06 0812 06

基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析

刘 丽, 沈 杰, 李洪林

1

2

2

(华东理工大学1.信息科学与工程学院;2.药学院,上海200237)

摘要:在CPU串行运算模式下实现大规模矩阵求逆是一个非常耗时的过程。为了解决这一问题,基于NVIDIA公司专为GPU(图形处理器)提供的CUDA(计算统一设备架构),从新的编程

角度出发,利用GPU多线程并行处理技术,将矩阵求逆过程中大量的数据实现并行运算,从而获得了较大的加速比。同时,根据程序的执行结果,分析了GPU的单精度与双精度的浮点运算能力及其优、劣势。最后,通过分析数据传输时间对GPU性能的影响,总结出适合GPU的算法特征。

关键词:图形处理器(GPU);计算统一设备架构(CUDA);CPU;并行运算;矩阵求逆

中图分类号:TP311.11

文献标志码:A

PerformanceTestingandAnalysisforMatrixInversionBaseonGPU

LIULi1, SHENJie2, LIHong lin2

(1.SchoolofInformationScienceandEngineering;2.SchoolofPharmacy,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)

Abstract:FortheCPUserialoperationmode,itisaverytime consumingprocesstoobtaintheinverseoflarge scalematrix.Aimingattheaboveshortcoming,thispaperproposesanewprogrammingmethodbasedonthecommonplatformCUDAforGPUdesignedbyNVIDIA.Byusingthemulti threadedparallelprocessingtechnologyofGPU,alargescaleofdataduringsolvingtheinversematrixareparallellycomputedsuchthatahigherspeedupmaybeobtained.Moreover,boththesingle precisionandthedouble precisionFLOPSofGPUareanalyzedaccordingtotheresultsofthisprogram.Finally,somecharacteristicsoftheproposedalgorithmsaresummarizedbyanalyzingtheeffectofthedatatransmissiontimeontheperformanceofGPU.

Keywords:GPU;CUDA;CPU;parallelcomputation;matrixinversion

在高性能计算领域,传统的串行运行模式主要通过加快CPU时钟频率及增加处理器个数来提高计算性能,这种方式加大了高性能计算的成本、功耗和技术难度,使得高性能计算的普及受到了很大限制

[1]

其单精度浮点运算能力是同等价格CPU的10倍以上,并且在一些数据密集型应用中取得了近100倍的加速比,成为当今主流计算系统的重要组成部分。GPU使得在普通PC机上实现高性能计算变成了可能,是一种低成本、低功耗、高性能的绿色计算芯片。随着GPU可编程性的进一步发展,其在通用计算领域如计算金融[3]、流体动力学[4]、序列比

[2]

。GPU(GraphicProcessingUnit)打破了这一

传统模式,以并行处理技术为设计理念,从最初的图形处理引擎发展为一个高度并行可编程的处理器,

收稿日期:2010 01 25

基金项目:国家 973 计划基金项目(2009CB918501);国家自然科学基金项目(20803022)

作者简介:刘 丽(1988 ),女,江苏人,硕士生,研究方向为高性能计算。E mail:lory_2006@http://doc.docsou.com通讯联系人:李洪林,E mail:hlli@http://doc.docsou.com

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