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基于CPU和GPU的混合并行计算

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简介：
本研究探讨了利用CPU与GPU结合进行混合并行计算的方法和技术，旨在提高复杂科学计算及数据密集型应用的处理效率。 GPU与CPU的异构混合并行计算基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构，将CPU串行计算和GPU并行计算融合在一起，开启了“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合计算”的全新并行计算时代。

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  • 基于CPU和GPU的混合并行计算
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    本研究探讨了利用CPU与GPU结合进行混合并行计算的方法和技术，旨在提高复杂科学计算及数据密集型应用的处理效率。 GPU与CPU的异构混合并行计算基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构，将CPU串行计算和GPU并行计算融合在一起，开启了“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合计算”的全新并行计算时代。
     
  • 基于多核CPU和多GPU的节点内部并行混合渲染模型
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    本研究提出了一种创新性的混合渲染模型，充分利用多核CPU与多GPU的优势，在单个计算节点内实现高效的并行处理，显著提升图形渲染的速度和质量。 分布式并行绘制集群节点可以通过配置多核CPU和多个GPU来构建一个高效的多CPU多GPU系统。然而，现有的节点内并行绘制模型并没有充分利用多核CPU的强大计算能力，并且将绘制、读回以及合成阶段串在一起导致大量的GPU闲置时间，严重影响了系统的性能。 我们提出了一种新的高效并行绘制模型，在这个模型中通过结合软件和硬件的绘制方法来分离出硬件绘图与图像合成功能。同时利用DMA异步传输机制构建了一个三段式的并行绘制流水线：包括绘制、读回以及合成三个部分，这样可以显著减少GPU资源的闲置时间，并且提高了CPU资源利用率。 相比现有的节点内并行模型，我们的混合并行绘制模型不仅可以降低GPU资源浪费率，还能提高CPU使用效率。理论分析和实验结果表明，在相同的应用场景下采用这种新的并行混合绘制模型性能可以达到现有方法的3至4倍，并且具有更好的数据扩展性和更高的性能扩展性。
     
  • 《基于GPU的MATLAB混合编程》
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    本书介绍了如何在MATLAB中结合使用GPU技术进行高效计算的方法与技巧，适用于需要处理大规模数据和复杂算法的研究人员及工程师。 本段落详细介绍了GPU与MATLAB混合编程的环境设置、注意事项以及具体的实施步骤。
     
  • 教程：使用MATLAB进行并行和GPU计算（九部分合集）
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    本教程系列详尽讲解如何利用MATLAB开展高效的并行及GPU计算。涵盖九个章节，全面解析从基础设置到高级应用的各项技术要点。适合希望加速数据处理与分析的科研人员和工程师学习参考。 此提交包含一系列使用 MATLAB 进行并行和 GPU 计算的教程中的所有代码示例。该系列涵盖的主题包括： 1. 产品格局（无代码示例） 2. 先决条件和设置（无代码示例） 3. parfor 快速成功 4. 深入了解 parfor 的使用 5. 批处理 6. 扩展到集群 7. spmd - 超越 parfor 的并行代码 8. 分布式数组 9. 用 MATLAB 进行 GPU 计算
     
  • 基于多处理器、FPGA和多核GPU的并行计算研究
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    本研究聚焦于利用多处理器、FPGA及多核GPU进行高效能并行计算的技术探索与应用开发，旨在优化复杂算法执行效率。 并行计算技术为现代计算带来了显著的变化。现今大多数个人电脑、笔记本电脑甚至移动设备都采用了多处理器芯片，最多包含四个处理器。标准组件越来越多地与最初设计用于高速图形处理的GPU（图形处理单元）以及FPGA（现场可编程门阵列）相结合，以构建具备多种高效并行处理功能的计算机系统。这种硬件的发展受限于能耗和散热控制等因素。 然而，在千万亿次乃至百亿级计算的实际应用中，开发能在这些架构上有效运行且高效的软件仍面临诸多挑战。本书收录了2009年国际并行计算会议（ParCo 2009）上的精选与评审论文，旨在解决这些问题，并提供了硬件、应用程序和软件开发领域内最先进的并行计算技术概览。涵盖的主题包括数值算法、网格及云计算以及编程——特别是针对GPU和FPGA的编程。 此外，该书还收录了会议期间举行的六个小型研讨会中发表的研究成果。
     
  • 基于GPU的AES并行算法实现【100010753】
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    本研究提出了一种基于GPU的高级加密标准(AES)并行算法，显著提高了数据加解密速度和效率。项目编号为100010753。 在本次课程项目实践中，笔者首先实现了ECB工作模式下的AES加密与解密算法，并考虑到单分组加密会暴露明文结构的问题，随后实现了链式加密的CBC加解密算法以及基于瞬时值的CTR模式加解密算法。 随着网络应用的发展和普及，越来越多的应用需要进行加密以提供安全性保障。同时，需要处理的数据文件越来越大，因此高性能的加解密程序的需求也越来越迫切。笔者结合并行计算领域的知识，对AES加解密算法进行了可并行性分析，并实现了基于GPU的AES并行算法。 经过分析发现，并行算法具有极高的运算效率，在实际应用中部署到集群上运行会得到更高的加速比和计算性能。其中CTR模式在进行并行计算时有更高的加速比，同时仍然能够隐藏明文轮廓，相比普通并行算法而言安全性更高。
     
  • 关于Halcon算法加速基础（多核并行和GPU）
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    本简介探讨了利用多核并行处理与GPU技术提升Halcon视觉算法性能的方法，旨在为开发者提供高效优化策略。 关于实现Halcon算法加速的基础知识详情可以在相关技术博客或文献中找到。这些资源通常会介绍如何提高图像处理软件Halcon中的算法执行效率，包括优化代码、选择合适的算子以及利用多线程等方法来提升性能。欲详细了解，请查阅专业资料和技术文章以获取更全面的信息和具体示例。
     
  • 基于MATLAB的并行计算与神经网络——利用CPU和GPU进行并行神经网络运算（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现基于CPU和GPU的并行神经网络计算的解决方案，包含详尽的源代码、操作指南以及实验所需的数据集。适合深入研究并行计算与神经网络技术的学习者和开发者使用。 资源内容：基于Matlab实现并行运算与神经网络-基于CPU、GPU的并行神经网络运算（完整源码+说明文档+数据）。 代码特点： 1. 参数化编程，参数可方便更改。 2. 代码编程思路清晰。 3. 注释明细。 适用对象：计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理等，并在多种领域的算法仿真实验中积累了丰富经验。
     
  • 在Tensorflow-GPU中禁用GPU设置并比较CPU和GPU的速度差异
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    本研究探讨了在TensorFlow-GPU环境中禁用GPU加速的影响，并通过对比实验分析了CPU与GPU处理速度的差异。 禁用GPU设置可以在导入tensorflow之前通过以下方式实现： ```python import os os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] = -1 ``` CPU与GPU对比：在显卡为GTX 1066的情况下，简单测试表明GPU比CPU快5秒。补充知识：当使用TensorFlow时，如果程序仅能在CPU上运行而不能利用GPU资源，可以在会话中添加一些选项： ```python with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) as sess: # 运行代码... ``` 其中`allow_soft_placement`参数允许TensorFlow在找不到设备时自动选择一个存在的、可用的设备来运行操作。
     
  • 基于模拟退火和蚁群的混合并行算法解决旅行商问题
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    本研究提出了一种结合模拟退火与蚁群优化的混合并行算法，旨在高效求解复杂度高的旅行商问题，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 模拟退火与蚁群混合并行算法用于解决旅行商问题。