田立國，杜君

TIAN Li-guo1，DU Jun2

（1.漢中職業(yè)技術(shù)學(xué)院，漢中 723000；2.北京裝甲兵工程學(xué)院 裝備指揮與管理學(xué)院，北京 100072）

0 引言

最近幾年來，受游戲市場和視景仿真需求的牽引，GPU（Graphic Process Unit圖形處理單元）得到了迅速的發(fā)展，主流GPU的單精度浮點(diǎn)處理能力和外部存儲(chǔ)器帶寬都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于同期的CPU，而且GPU已經(jīng)從以往的固定流水線操作模式發(fā)展成可編程流水線模式；另一方面，受工藝、材料和功耗的物理限制，處理器的頻率不會(huì)在短時(shí)期內(nèi)有飛躍式的提高，新的摩爾定律已經(jīng)演化為“未來的計(jì)算機(jī)硬件不會(huì)更快，只會(huì)更寬”，相應(yīng)的現(xiàn)代CPU也采用了多核的架構(gòu)用來提高CPU的并行處理能力。但GPU與生俱來就是一種眾核并行處理器，在處理單元的數(shù)量上還要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過CPU，因此GPU在未來的高性能計(jì)算中將發(fā)揮越來越大的作用。

1 GPU通用計(jì)算概述

1.1 GPU通用計(jì)算

[1]從系統(tǒng)架構(gòu)上看，GPU是針對(duì)向量計(jì)算進(jìn)行了優(yōu)化的高度并行的數(shù)據(jù)流處理器，其中包括兩種流處理單元：頂點(diǎn)處理流水線（Vertex Shader）和像素處理流水線（Pixel Shader），其中頂點(diǎn)流水線是多指令多數(shù)據(jù)流（MIMD）的處理單元，而像素處理流水線（Pixel Shader）是單指令多數(shù)據(jù)流（SIMD）的處理單元。這種以數(shù)據(jù)流作為處理單元的處理器，在對(duì)數(shù)據(jù)流的處理上可以獲取較高的效率，因此最近幾年，很多研究人員開創(chuàng)了一個(gè)新的研究領(lǐng)域：基于GPU的通用計(jì)算（GPGPU：General-Purpose Computation on Graphics Process），其主要研究內(nèi)容是除了在圖形處理方面外，如何利用GPU來進(jìn)行更為廣泛的應(yīng)用計(jì)算。GPGPU計(jì)算通常采用CPU+GPU異構(gòu)模式，由CPU負(fù)責(zé)執(zhí)行復(fù)雜邏輯處理和事務(wù)管理等不適合數(shù)據(jù)并行的計(jì)算，由GPU負(fù)責(zé)計(jì)算密集型的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。這種利用GPU強(qiáng)大處理能力和高帶寬彌補(bǔ)CPU性能不足的計(jì)算方式在發(fā)掘計(jì)算機(jī)潛在的性能，在成本和性價(jià)比方面有顯著的優(yōu)勢。

1.2 GPU通用計(jì)算的特點(diǎn)

在GPU上運(yùn)行的圖形應(yīng)用程序的算法存在如下幾個(gè)特征：算法密集、高度并行、控制簡單、分多個(gè)階段執(zhí)行以及前饋（Feed Forward）流水線等，因此，符合這些條件或者是可以改寫成類似特征的應(yīng)用程序，就能夠在GPU上獲取較高的性能。

1.3 GPU通用計(jì)算平臺(tái)

GPU從其誕生之日起就是專門為圖形處理設(shè)計(jì)的處理器，它具有自己的存儲(chǔ)單元，在數(shù)據(jù)存取方式上也存在一定的特殊性，而且通常對(duì)GPU進(jìn)行開發(fā)的是一些游戲廠商，他們幾乎都使非標(biāo)準(zhǔn)編程模式，如果要實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算需要花費(fèi)很大的程序開發(fā)能力，為了便于開發(fā)人員使用GPU的通用計(jì)算能力，世界上一些知名的軟硬件廠商先后推出了一些開發(fā)平臺(tái)和工具，極大地推動(dòng)了GPU通用計(jì)算的發(fā)展和進(jìn)步。目前使用比較廣泛的是NVIDIA的CUDA，主要有以下兩個(gè)原因：

1）硬件方面，支持CUDA的GPU在構(gòu)架上有了顯著的改進(jìn)，一是采用了統(tǒng)一的處理架構(gòu)，可以更加有效地利用過去分布在頂點(diǎn)渲染器和像素渲染器的計(jì)算資源；二是引入了片內(nèi)共享存儲(chǔ)器，支持隨機(jī)寫入和線程間通信。這兩項(xiàng)改進(jìn)使得CUDA架構(gòu)更加適用于GPU通用計(jì)算。

2）軟件方面，CUDA不需要借助于圖形API，并采用了比較容易掌握的類C語言進(jìn)行開發(fā)。開發(fā)人員能夠從熟悉的C語言比較平穩(wěn)地從CPU編程模式過渡到GPU編程模式，而不需要去學(xué)習(xí)特定的顯示芯片指令或者特殊的結(jié)構(gòu)。CUDA的最大優(yōu)勢在于它極大降低了利用GPU進(jìn)行編程的入門門檻。只要編程人員掌握C語言，就可以利用CUDA所提供的編程環(huán)境和SDK基于GPU進(jìn)行軟件開發(fā)。

2 GPU通用計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域

2.1 GPU與CPU硬件架構(gòu)比較

從硬件架構(gòu)上看，CPU和GPU是按照不同的設(shè)計(jì)思路設(shè)計(jì)的：如圖1所示。

圖1 CPU和GPU硬件架構(gòu)示意圖

CPU的架構(gòu)是按照兼顧“指令并行執(zhí)行”和“數(shù)據(jù)并行運(yùn)算”的思路而設(shè)計(jì)，即兼顧程序執(zhí)行和數(shù)據(jù)運(yùn)算的并行性、通用性以及它們的平衡性。因而CPU是計(jì)算機(jī)中設(shè)計(jì)最復(fù)雜的芯片。和GPU相比，CPU核心的重復(fù)設(shè)計(jì)部分不多，這種復(fù)雜性來自于實(shí)現(xiàn)：如程序分支預(yù)測，推測執(zhí)行，多重嵌套分支執(zhí)行，并行執(zhí)行時(shí)候的指令相關(guān)性和數(shù)據(jù)相關(guān)性，多核協(xié)同處理時(shí)候的數(shù)據(jù)一致性等等復(fù)雜邏輯。

GPU其實(shí)是由硬件實(shí)現(xiàn)的一組圖形函數(shù)的集合，這些函數(shù)主要用于繪制各種圖形所需要的運(yùn)算。這些和像素，光影處理，3D 坐標(biāo)變換等相關(guān)的運(yùn)算由GPU硬件加速來實(shí)現(xiàn)。圖形運(yùn)算的特點(diǎn)是大量同類型數(shù)據(jù)的密集運(yùn)算—如圖形數(shù)據(jù)的矩陣運(yùn)算，GPU的架構(gòu)就是面向適合于矩陣類型的數(shù)值計(jì)算而設(shè)計(jì)的，大量重復(fù)設(shè)計(jì)的計(jì)算單元，這類計(jì)算可以分成眾多獨(dú)立的數(shù)值計(jì)算—大量數(shù)值運(yùn)算的線程，而且數(shù)據(jù)之間沒有像程序執(zhí)行的那種邏輯關(guān)聯(lián)性。

2.2 GPU與CPU計(jì)算能力分析

GPU擁有自己獨(dú)立的子存儲(chǔ)系統(tǒng)—顯存，它擁有比系統(tǒng)主存高得多的帶寬。GPU在工作時(shí)，工作負(fù)載經(jīng)PCI-E總線從CPU傳入GPU顯存，按照體系架構(gòu)的層次自頂向下分發(fā)。PCI-E 2.0規(guī)范中，每個(gè)通道上下行的數(shù)據(jù)傳輸速度達(dá)到了5.0Gbit/s，這樣PCI-E2.0×16插槽能夠?yàn)樯舷滦袛?shù)據(jù)各提供5.0×16Gbit/s=10GB/s的帶寬，有效帶寬為8GB/s，但是由于PCI-E數(shù)據(jù)封包的影響，實(shí)際可用的帶寬大約在5-6GB/s（PCI-E 2.0×16）。

CPU在浮點(diǎn)運(yùn)算和并行計(jì)算方面的性能遠(yuǎn)不如GPU強(qiáng)大，所以將GPU的作為CPU的浮點(diǎn)運(yùn)算協(xié)處理器可以使普通PC的運(yùn)算能力提高到一個(gè)全新的高度。如果從更深層面考慮，目前CPU的發(fā)展已經(jīng)遇到了瓶頸，無論是核心架構(gòu)的效率還是核心數(shù)量都很難獲得大幅提升，而GPU則是新的突破點(diǎn)，它的潛力很大。

2.3 GPU通用計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域

GPU通用計(jì)算的發(fā)展迅速，特別是“CPU+ GPU”模式的提出，使得GPU通用計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域逐步深入到科學(xué)計(jì)算的各個(gè)領(lǐng)域，如FFT（快速傅里葉變換）[2]、串匹配算法[3]、科學(xué)計(jì)算可視化[4]、實(shí)時(shí)紅外圖像生成[5]、遺傳算法加速[6]、數(shù)據(jù)庫操作[7]、等。隨著軟硬件技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，以及越來越多的研究人員和工程技術(shù)人員的參與，GPU通用計(jì)算的研究和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)一步拓寬。

3 GPU加速性能驗(yàn)證及分析

GPU在處理大量的沒有邏輯關(guān)系的數(shù)值計(jì)算時(shí)，理論上具有明顯的加速效果，為了對(duì)GPU通用計(jì)算的加速性能進(jìn)行原理性的分析和驗(yàn)證，構(gòu)建了以下的實(shí)驗(yàn)環(huán)境：

硬件采用2.2GHz Intel Core2Duo處理器和GeForce G210M顯卡（娛樂級(jí)顯卡），軟件環(huán)境采用NVIDA的CUDA SDK 2.0及C語言編譯器。

3.1 海量浮點(diǎn)數(shù)求和運(yùn)算

選取0~512*21056的浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)，每個(gè)整型數(shù)據(jù)執(zhí)行k次累加和運(yùn)算。

試驗(yàn)中，通過不斷增大k的值，來調(diào)浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算量，試驗(yàn)的結(jié)果如圖2所示。其中GPU程序執(zhí)行時(shí)間包括數(shù)據(jù)在顯存和主存之間的傳遞時(shí)間。

圖2 海量浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算

從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，隨著計(jì)算量的增加，CPU和GPU執(zhí)行時(shí)間都在增加，但到達(dá)一定的計(jì)算量后，CPU執(zhí)行時(shí)間成線性增加，而GPU基本保持不變，原因是高密度計(jì)算隱藏了GPU訪存和數(shù)據(jù)傳輸帶來的延遲。

3.2 龍格－庫塔法解算彈道方程

龍格－庫塔算法是一種常用的微分方程的數(shù)值解法，具有較高的精度，相應(yīng)地其運(yùn)算量也相對(duì)較大。

實(shí)驗(yàn)中通過改變解算彈道數(shù)，比較分析CPU和GPU的執(zhí)行時(shí)間，如圖3所示。

圖3 龍格－庫塔解算彈道方程

由試驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，在彈道數(shù)小于1024的時(shí)候，GPU執(zhí)行速度沒有CPU快，GPU的加速性能沒有充分發(fā)揮。當(dāng)彈道數(shù)大于1024時(shí)，GPU加速優(yōu)勢開始顯現(xiàn)，隨著彈道數(shù)增大，GPU加速優(yōu)勢越來越明顯，主要原因是大規(guī)模高吞吐量的數(shù)據(jù)運(yùn)算也可以隱藏GPU訪存和數(shù)據(jù)傳輸帶來的延遲。

4 結(jié)束語

隨著GPU 計(jì)算能力的飛速提高，以及相關(guān)軟件平臺(tái)的支持，高性能計(jì)算逐步進(jìn)入桌面領(lǐng)域，對(duì)于普通的科研和技術(shù)人員而言，高性能計(jì)算（High Performance Computing，HPC）不再可望而不可及，在這種高性價(jià)比的計(jì)算資源的支持下，許多以往看起來無法解決的運(yùn)算問題都可以迎刃而解。

[1]吳恩華.圖形處理器用于通用計(jì)算的技術(shù)、現(xiàn)狀及其挑戰(zhàn)[J].軟件學(xué)報(bào).2004,15（10）：1493-1504.

[2]馮煌.GPU圖像處理的FFT和卷積算法及性能分析[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用.2008,44（2）.

[3]張慶丹,戴正華,馮圣中,孫凝暉.基于GPU的串匹配算法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用.2006,7（26）：7.

[4]鄭杰.基于GPU的高質(zhì)量交互式可視化技術(shù)研究[D].西安電子科技大學(xué).2007.

[5]李勇.基于GPU的實(shí)時(shí)紅外圖像生成方法研究[D].西安電子科技大學(xué),2007.

[6]楊正龍,金林,李蔚清.基與GPU的圖形電磁計(jì)算加速算法[J].電于學(xué)報(bào).2007,6（35）：6.

[7]楊正平.基于GPU計(jì)算的直接體視化和遺傳算法研究[D].中國地質(zhì)大學(xué)文.2005.