摘要
近年来在生物计算,科学计算等领域成功地应用了GPU 加速计算并获得了较高加速比.然而在GPU 上 编程和调优过程非常繁琐,为此,研究人员提出了许多提高编程效率的编程模型和编译器,以及指导程序优化的 计算模型,在一定程度上简化了GPU 上的算法设计和优化,但是已有工作都存在一些不足.针对GPU 低延迟高 带宽的特性,提出了基于延迟隐藏因子的GPU 计算模型,模型提取算法隐藏延迟的能力,以指导算法优化.利用三种矩阵乘算法进行实测与模型预测,实验结果表明,在简化模型的情况下,平均误差率为0.19.
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