摘要
GPU强大的计算能力使得CUDA-GPU系统更多的应用于研究地质灾害的演变过程中，但是在利用离散元在模拟一些渐进变化的地质灾害的过程中涉及的计算规模比较大，输出步骤较多，程序运行时间过长。这就使得对当前的GPU程序运行性能评估及优化模型提出新的要求:首先，能对计算程序的整体运行时间做出较为精确地预测，使用户对时间投入有率先了解;其次，能对现有的GPU计算程序提出高效及时的优化策略，指导用户完成对计算程序的优化工作。现有的程序运行的性能评估模型无法对程序的运行时间做出精确地预测，而且在性能优化方面，必须在长时间的模拟过程结束后才能对系统性能进行评估，从而提出优化策略。 经过分析，影响GPU计算程序运行时间的主要因素为程序的访存操作和计算操作，本文以此提出了以程序访存时间和处理时间变化模型为基础的程序运行评估及优化模型。在提炼变化模型方面，以少量的程序运行初期的过程为样本，进行分析，拟合出访存时间和计算时间的变化模型。为了提高模型的精确度，通过样本的预测时间和实测时间的比较总结出修正因子，对模型预测结果加以修正。最后就可以通过该模型对后续的计算过程时间进行较为准确的预测，而且使用户在程序运行初期根据预测结果分析程序瓶颈，提出优化策略。 本论文通过实验用例对该模型进行验证，并通过实际应用证明该模型在时间预测方面，能够将预测误差控制在一个理想的范围内，在性能评估方面，该模型可以在程序运行的初期就能准确地定位到计算程序的瓶颈所在，并根据程序瓶颈指导用户提出针对性的优化策略，有效地提高计算程序的计算效率。
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