文献类型：期刊文章

作　　者：王卓薇[1] 许先斌[2] 赵武清[3] 何水兵[2,4] 张玉萍[2]

机构地区：[1]广东工业大学计算学院,广州510006 [2]武汉大学计算机学院,武汉430072 [3]广东电网公司信息中心,广州510000 [4]高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学),北京100871

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：中央高校基本科研业务费专项基金项目(3101012);高可信软件技术教育部重点实验室开放课题基金项目(HCST201104)

年　　份：2013

卷　　号：50

期　　号：2

起止页码：401-411

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)数值天气预报模式作为地球大气一个典型的非线性化离散系统,计算量非常巨大,因此利用低成本、低功耗和高性能的GPU对GRAPES模式进行并行加速成为目前的研究热点.首先通过实现GRAPES模式在GPU中的并行加速,发现系统性能提升并不理想.在此基础上,提出了性能优化策略,包括缓解数据传输时间、降低设备内存加载和存储的数量和避免线程控制流分支,实验结果表明,利用GPU的性能优化策略有效地提升了GRAPES系统性能.

关 键 词：GRAPES GPU 数据传输时间  设备内存加载和存储  线程控制流  

分 类 号：TP399]