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上传时间: 2013-06-08
详细说明： U的高性价比吸引了越来越多的通用计算．为充分发挥异构处理平台下GPU的通用计算能力，提出面向OpenCL模型的性能优化方法．该方法建立源程序的多面体表示，分别对GPU的全局存储器和快速存储器进行优化与分配；通过检测存储访问模式发掘可向量化的存储访问实例，利用数据空间变换对存储访问模式进行转换，进而使用向量数据类型提高片外存储器的带宽利用率；通过检测程序中的数据重用，根据数据的访问属性和OpenCL存储模型的特性实现快速存储器的有效分配与优化，提高了片上存储器的使用效率．采用文中方法对6个测试程序进行实验的结果表明，程序的性能提高了1．6～8．4倍，证实了其有效性．
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