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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：张樱张云泉龙国平中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190

现代GPU一般都提供特定硬件(如纹理部件、光栅化部件及各种片上缓存)以加速二维图像的处理和显示过程,相应的编程模型(CUDA、OpenCL)都定义了特定程序设计接口(CUDA的纹理内存,OpenCL的图像对象)便于图像应用能利用相关硬件支持。以典... 详细信息

现代GPU一般都提供特定硬件(如纹理部件、光栅化部件及各种片上缓存)以加速二维图像的处理和显示过程,相应的编程模型(CUDA、OpenCL)都定义了特定程序设计接口(CUDA的纹理内存,OpenCL的图像对象)便于图像应用能利用相关硬件支持。以典型图像模糊化处理算法在AMD平台GPU的优化为例,探讨OpenCL的图像对象在图像算法优化上的适用范围,尤其是其相对于更通用的基于全局内存加片上局部存储进行性能优化方法的优劣。实验结果表明图像对象只有在图像为四通道且计算过程中需要缓存的数据量较小时能带来较好的性能改善,其余情况采用全局内存加局部存储能获得更好性能。优化后的算法性能相对于精心实现的CPU版加速比为200-1000;相对于NVIDIA NPP库相应函数的性能加速比为1.3-5。

关键词：图像对象模糊化算法图像处理单元

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形式化方法与工具专刊前言

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软件学报 2011年第6期22卷 1121-1122页

作者：王戟李宣东国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理国防科技重点实验室南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

形式化方法是指有严格数学基础的软件和系统开发方法,支持计算机系统及软件的规约、设计、验证与演化等活动.随着高可信软件的兴起,形式化方法作为重要的途径,关注度日益提高.其作用不仅深化了人们对计算系统规律的认识,而且支持了计算... 详细信息

形式化方法是指有严格数学基础的软件和系统开发方法,支持计算机系统及软件的规约、设计、验证与演化等活动.随着高可信软件的兴起,形式化方法作为重要的途径,关注度日益提高.其作用不仅深化了人们对计算系统规律的认识,而且支持了计算系统开发、运行和演化之工具、平台、环境的构建.本专刊收录的11篇论文反映了近年来我国学者在形式化方法与工具领域的部分研究成果.

关键词：形式化三值模型运行时验证语义模型软件体系测试用例 AADL 专刊

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基于OpenCL的归约算法优化研究

基于OpenCL的归约算法优化研究

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：颜深根张云泉龙国平中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室.北京 100190 中国科学院研究生院.北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190

归约算法在科学计算和图像等领域有着广泛应用,本文系统研究了在OpenCL 框架下,归约算法在 GPU上的跨平台性能优化.已有研究工作一般只侧重单个硬件架构,本文基于 OpenCL 从向量化、片上存储体冲突、线程组织方式和指令选择优化等多个... 详细信息

归约算法在科学计算和图像等领域有着广泛应用,本文系统研究了在OpenCL 框架下,归约算法在 GPU上的跨平台性能优化.已有研究工作一般只侧重单个硬件架构,本文基于 OpenCL 从向量化、片上存储体冲突、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度系统考察了不同优化方法在GPU 硬件平台的影响.具体以minMax函数为例对每种优化方法进行了详细的性能分析,并给出了提高性能的原因.在AMD GPU和NVIDIA GPU平台分别测试的结果表明优化后的算法在两个平台上都能实现很好的性能加速.在AMD ATI Radeon HD 5850平台上,Int和Float类型数据带宽利用最高达到了实测带宽的89％.在NVIDIA GPU Tesla C2050 平台上,性能也达到了CUDA版本的相应函数性能的1.3~1.9 倍.

关键词：归约算法跨平台性能图形处理单元统一计算架构

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自适应FFT软件包的分析

自适应FFT软件包的分析

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：赵美超张云泉王可中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室.北京 100190 中国科学院研究生院.北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190

FFT算法在计算机科学中具有广泛的应用，自适应FFT软件包，以其良好的可移植性而备受研究人员和用户的青睐，本文通过对FFTW，UHFFT，SPIRAL这三个不同的自适应FFT软件包详细的分析，分别介绍了这三个软件包的结构和特点。通过对这三个... 详细信息

FFT算法在计算机科学中具有广泛的应用，自适应FFT软件包，以其良好的可移植性而备受研究人员和用户的青睐，本文通过对FFTW，UHFFT，SPIRAL这三个不同的自适应FFT软件包详细的分析，分别介绍了这三个软件包的结构和特点。通过对这三个软件包的对比，为用户了解和选择使用自适应FFT软件包提供了借鉴。文章在最后总结了目前自适应FFT软件包的一般方法，为下一步开发自适应FFT软件包提供了思路。

关键词：自适应FFT软件包可移植性性能测试开发模式

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OpenBLAS:龙芯3A CPU的高性能BLAS库

OpenBLAS:龙芯3A CPU的高性能BLAS库

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：张先轶王茜张云泉中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京 100190

BLAS是科学计算中最基础的数学库之一，各CPU厂商都推出了针对各自CPU的优化的BLAS库。龙芯CPU是中科院计算所自主研制的通用CPU，目前已推出了龙芯3号系列。本文介绍了我们发起的基于GotoBLAS 2-1.13 BSD版的开源项目OpenBLAS，针对龙... 详细信息

BLAS是科学计算中最基础的数学库之一，各CPU厂商都推出了针对各自CPU的优化的BLAS库。龙芯CPU是中科院计算所自主研制的通用CPU，目前已推出了龙芯3号系列。本文介绍了我们发起的基于GotoBLAS 2-1.13 BSD版的开源项目OpenBLAS，针对龙芯3A CPU的优化工作。在BLAS 3级函数的单线程优化上，运用了分块，手工核心汇编，使用龙芯3号128 bits访存指令和预取指令，汇编指令重排等技术。BLAS 3级函数平均性能高于GotoBLAS和ATLAS 75％和17%，其中，双精度函数高于GotoBLAS和ATLAS 103%和36%。在BLAS 3级函数并行化方面，采用数据缓冲区交错布局等技术，减少多线程对共享L2 Cache的争抢。 OpenBLAS BLAS 3级函数的4线程并行加速比达到3.47。 4线程BLAS 3级函数平均性能高于GotoBLAS和ATLAS 69%和34%，其中，双精度函数高于GotoBLAS和ATLAS 89%和55%。

关键词：科学计算数学库单线程优化汇编指令重排通用CPU

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基于横向局部性的多核计算模型

基于横向局部性的多核计算模型

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：袁良张云泉中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100049 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京 100190

片内多核已成为延长摩尔定律方式，并行算法设计，编程模型，编译器和运行时系统都需要利用计算模型进行分析。已有多核模型对线程间共享缓存等资源的竞争已有较精确模型，但是对于线程间数据共享考虑较少。本文提出线程间共享缓存的横... 详细信息

片内多核已成为延长摩尔定律方式，并行算法设计，编程模型，编译器和运行时系统都需要利用计算模型进行分析。已有多核模型对线程间共享缓存等资源的竞争已有较精确模型，但是对于线程间数据共享考虑较少。本文提出线程间共享缓存的横向局部性和任务共享率概念，基于此扩展串行存储层次模型RAM(h)，提出考虑任务共享率的多核并行计算模型MRAM(h)。

关键词：并行计算模型共享缓存横向局部性片内多核

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基于OpenCL的拉普拉斯图像增强算法优化研究

基于OpenCL的拉普拉斯图像增强算法优化研究

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：贾海鹏张云泉龙国平徐建良李焱中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国海洋大学信息科学与工程学院青岛 266100 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国海洋大学信息科学与工程学院青岛 266100 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100190

OpenCL是面向异构计算平台的通用编程框架，然而由于硬件体系结构的差异，如何在平台间功能移植的基础上，实现性能移植仍是有待研究的问题。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台，很难实现在不同平台上的高效运行。本文在分析... 详细信息

OpenCL是面向异构计算平台的通用编程框架，然而由于硬件体系结构的差异，如何在平台间功能移植的基础上，实现性能移植仍是有待研究的问题。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台，很难实现在不同平台上的高效运行。本文在分析了不同GPU平台底层硬件架构的基础上，从Global Memory的访存效率、GPU计算资源的有效利用率及其硬件资源的限制等多个角度考察了不同优化方法在不同GPU硬件平台上对性能的影响。并在此基础上实现了基于OpenCL的拉普拉斯图像增强算法，实验结果表明优化后的算法在不考虑数据传输时间的前提下，在AMD和NVIDIA GPU上都取得了3.7~136.1倍，平均56.7倍的性能加速，优化后的kernel比NVIDIA NPP库中相应函数也取得了12.3％~346.7%，平均143.1%的性能提升，验证了本文提出的优化方法的有效性和性能可移植性。

关键词：通用计算拉普拉斯算法跨平台图像增强算法可移植性

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基于GPU的非标记定量软件QuantWiz并行化实现

基于GPU的非标记定量软件QuantWiz并行化实现

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：费辉张云泉王靖中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190

QuantWiz是一款基于质谱的非标记定量软件，很好地应用于定量蛋白质组学。随着实验数据的日益增大，使得定量的计算量巨大，耗费时间长。GPU以几百GFlops甚至上TFlops的运算能力，为定量蛋白质组学这样的计算密集型应用提供了良好的加... 详细信息

QuantWiz是一款基于质谱的非标记定量软件，很好地应用于定量蛋白质组学。随着实验数据的日益增大，使得定量的计算量巨大，耗费时间长。GPU以几百GFlops甚至上TFlops的运算能力，为定量蛋白质组学这样的计算密集型应用提供了良好的加速方案。本文对QuantWiz软件做了深入的研究与分析，找到了软件性能的热点模块所在，提出了该软件在GPU上的加速方案——GPU-QuantWiz，并进行了实现。性能测试显示，在Tesla C1060上，该方案的平均加速比达到了9.66倍，得到了良好的加速效果。同时，该方案还可以扩展到两块及以上的GPU上，具有良好的可扩展性。

关键词：非标记定量软件蛋白质组并行计算图形处理单元性能测试可扩展性

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PLASMA自适应调优与性能优化的设计与实现

PLASMA自适应调优与性能优化的设计与实现

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：吕渐春张云泉王婷肖玄基中国科学院软件所并行计算实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100190 中国科学院软件所并行计算实验室北京 100190

PLASMA是一个高效的线性代数软件包，其数据分布结合分堆、细粒度并行和乱序执行机制大大提高了程序的性能。但PLASMA仍然存在一些问题，比如分块大小对程序性能的影响非常大，以及产生了大量的数据拷贝等。通过对比传统的LAPACK和PLASM... 详细信息

PLASMA是一个高效的线性代数软件包，其数据分布结合分堆、细粒度并行和乱序执行机制大大提高了程序的性能。但PLASMA仍然存在一些问题，比如分块大小对程序性能的影响非常大，以及产生了大量的数据拷贝等。通过对比传统的LAPACK和PLASMA的实现机制，分析了PLASMA中存在的优势和不足，介绍了两种弥补PLASMA自身不足的方法。针对PLASMA的架构，经过大量的测试与分析，提出了边缘矩阵的概念并分析其对性能的影响，据此提出了一种自适应调优的方法。并通过数据拷贝与计算并行的运行方式，进一步提高了PLASMA性能，最后通过大量的测试验证了该优化方法的效果。

关键词：自适应调优性能优化线性代数软件包边缘矩阵乱序执行机制

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一种基于GPU应用于大规模星模拟器的灰度弥散模型

一种基于GPU应用于大规模星模拟器的灰度弥散模型

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：李超张云泉郑昌文胡晓慧中国科学院软件研究所综合信息系统国家级重点实验室北京 100190 中国科学院软件研究所并行计算重点实验室北京 100190

灰度弥散模型被广泛应用于模拟星模拟器的成像过程。在实际问题域中，该模型需要巨大的计算能力以完成繁重的数值计算，而目前图形处理单元（GPUs）已经发展成为一种有效的数值处理平台，对于计算密集型模拟具有很好的加速能力。本文设... 详细信息

灰度弥散模型被广泛应用于模拟星模拟器的成像过程。在实际问题域中，该模型需要巨大的计算能力以完成繁重的数值计算，而目前图形处理单元（GPUs）已经发展成为一种有效的数值处理平台，对于计算密集型模拟具有很好的加速能力。本文设计并实现了GPU平台下，基于统一计算架构(CUDA)的并行灰度模型，可应用于大规模星模拟器的快速灰度模拟。首先分析了该模型具有的双重并行特性并采用CUDA模型模拟其良好的数据并行特征。为了便于对比研究，设计了两类模拟器：一类是串行模拟器作为基准模拟器;另一类是基于CUDA的并行模拟器。同时在并行策略、模型以及GPU实现层面分别给出不同优化方法以有效提高并行效率。最后，设计对应于双重并行粒度的两类测试基准以评估并行模拟器的性能。数据分析证明CUDA并行模拟器取得良好的性能提升，同时也给出了该模拟器中存在的一些限制。

关键词：星模拟器灰度弥散模型图形处理单元数值处理统一计算架构

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