异构多核图形处理器存储系统设计与实现.pdf

【异构多核图形处理器存储系统设计与实现】 在现代计算机图形处理中，异构多核图形处理器（HMGPU）扮演着至关重要的角色。这种处理器由不同类型的处理核心组成，如通用计算核心和专门的图形处理核心，旨在提供更高的性能和效率。本文将深入探讨HMGPU的存储管理系统的设计和实现，特别关注如何有效地管理大块连续数据和小块非连续数据，以优化图形处理的带宽和性能。 传统的GPU存储管理系统往往针对特定类型的数据处理，而HMGPU需要处理更多样化的任务，因此其存储管理策略必须更加灵活和高效。文章提出了采用固定分区与分页式分区相结合的方法来解决这一问题。固定分区主要适用于处理大块连续数据，例如图像帧或纹理数据，通过预先分配内存区域以提高访问效率。另一方面，分页式管理则用于管理小块非连续数据，例如顶点数组或图形指令，以减少内存碎片并优化数据定位。 硬件实现方面，文章采用了Verilog语言进行设计和仿真。Verilog是一种广泛使用的硬件描述语言，可以用来描述数字系统的逻辑行为，是FPGA和ASIC设计中的标准工具。通过Verilog，作者设计了一个能够适应HMGPU需求的存储管理系统，并在FPGA开发板上进行了验证，以确保其实时并行处理的能力和硬件可行性。 实验结果显示，所提出的存储管理系统能够为HMGPU提供高达2021.2 MB/s的有效存储带宽，这是衡量图形处理器处理速度的重要指标。高带宽意味着处理器可以从内存中快速地读取和写入数据，从而提升整体的图形处理性能。 对于图形处理应用而言，数据存取带宽直接影响着图形处理器的性能。NVIDIA的CUDA架构虽然统一了计算设备，但并未深入研究图形数据的具体存取。相反，文献【5-6】中对Neon图形加速器的分析提供了更底层的存储架构视角，这对于理解如何优化HMGPU的存储管理具有启示意义。 本文的研究工作对HMGPU的存储管理提供了新的硬件实现方法，有助于提升图形处理系统的性能，特别是在实时并行处理和大数据量处理场景下。同时，通过FPGA验证确保了方案的实际可行性，为未来图形处理器的设计提供了有价值的参考。未来的研究可以进一步优化存储管理策略，例如引入智能缓存机制，以适应更多变的工作负载和处理需求。