利用访存模式构建GPU高效率数据访问.pdf

【摘要】中提到的技术主要关注如何利用访存模式来提高GPU的数据访问效率，特别是针对访存密集型的应用。通过对应用程序的访存特性分析，并结合GPU的片上高速共享存储器特性，减少对外部高延迟存储的访问次数，从而提升系统数据访问效率。在不同架构的GPU上进行了验证，取得了显著的加速效果。 关键词包括访存模式、GPU、数据饥饿和高效数据访问，这表明文章着重讨论了GPU的内存访问策略和性能优化问题，特别是在解决数据访问延迟和资源利用率方面的问题。 文章指出，随着计算机性能提升受制于频率墙、功耗墙和存储墙等因素，业界认为增加计算资源比单纯提高时钟频率更能带来性能提升。GPU因其高并行性成为数据并行和计算密集应用的理想平台。然而，大量线程同时访问存储可能导致访问延迟，引发线程数据饥饿，浪费GPU的计算资源。因此，理解并优化应用程序的访存模式至关重要。 相关的研究工作主要集中在GPU的存储子系统对性能的影响。一些研究提出利用数据局部性优化存储模型，如基于GPU纹理硬件的存储模型，但这种方法可能会增加计算开销。其他研究则关注GPU上的访存与计算的供需关系，以及针对存储受限或计算受限的应用进行优化。 本文的重点在于探讨如何通过调整和优化访存模式，减少GPU对高延迟外部存储的访问，提高数据访问效率，以实现更好的性能表现。这涉及到对应用程序的深入理解，识别其内存访问模式，并结合GPU的硬件特性，如高速共享内存，来设计高效的访问策略。此外，文章还可能分析了不同优化策略在不同GPU架构上的表现和原因，为GPU编程和性能调优提供了实用的指导。