一种基于gpu的并行算法功耗评估方法

随着软件和硬件的不断发展,图形处理器(gpus)已经广泛用于通用计算领域,并作为加速器来协助cpu加速程序的运行。为了追求高性能,gpu往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使其在性能远高于cpu的同时功耗也高于cpu,因此功耗问题已经成为制约gpu发展的重要问题之一。分析了并行程序在gpu上运行时消耗的功耗,提出了并行算法在gpu上运行的功耗评估方法,接着通过并行前缀求和算法对该方法进行了详细的论述与分析。在实验部分通过稀疏矩阵向量乘算法的实际应用对该方法的正确性以及敏感性进行了证明与分析。结果表明,对于给定的程序,在满足性能要求的前提下,最优线程块数、存储访问方式以及任务分配顺序是影响系统功耗的关键因素。