是指从主处理器往协处理器派发任务和回收任务的数据量,即整个计算任务的输入输出数据量,与计算的数据访存量不同,般会小于数据访存量因为访存可能对同数据多次存取,所以通常有≧存访存带宽带宽等由硬件决定,为个常数。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。显然,利用模型建模后,只要分析出算法的和就可以迅速评估能力。此时,异构计算平台中,协处理器的运算性能公式演变为因此,不同于单纯的模型,异构计算平台中协处理器算法运算性能的评估,涉及到个参数,其中完全取决于硬件性能的参数为访存带宽和带宽,而算模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿模型受到了较多的关注。其模型简洁的使用运算强度运算性能峰值和带宽峰值个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限,为般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了个有力的分析手段。模块最大运算性能应由该协处理器的模型分析得出参数为数据吞吐强度,其单位与致,定义为数据吞吐量是指从主处理器往协处理器派发任务和回收任务的数据量,即整个计算任务的输入输出数据量,与计当运行算法需要在大量并行节点间展开,而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。通用性能模型中,年等提出的现象。同时,还有等人依据上述理论基础开发了如和等软件工具,可以以上述模型为基础,自动分析计算应用的瓶颈所在,为计算应用选择处理器或者计算应用的算法优较多的关注。其模型简洁的使用运算强度运算性能峰值和带宽峰值个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限,为般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了个有力的分析手段。后续在其研究基础之上,又提供了元域直接的帮助。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。容易发现若算法若满足则其性能主要受制于访存带宽,反之,则主要受制于带宽。此时,运算模块性能计算式为其中参关键词元域运算理论性能预测随着计算机硬件的不断发展,在不同的计算平台下如何评估特定算法过程可能取得的效果,在当前处理器发展的新阶段具有重要的意义,尤其是当运行算法需要在大量并行节提供有力支持。模型图说明,任意元域算法的比特运算强度需要超过才有可能在处理器上发挥最大计算性能。项目基金湖南省教育厅资助科研项目摘要本文提出了种新的性能评估模型模型模型无法解释的性能瓶颈现象。同时,还有等人依据上述理论基础开发了如和等软件工具,可以以上述模型为基础,自动分析计算应用的瓶颈所在,为计算应用选择处算的数据访存量不同,般会小于数据访存量因为访存可能对同数据多次存取,所以通常有≧。而根据模型,模块最大运算性能有式中是指协处理器访问本地内存的最高速度,是指协处理器的最大比特运提供了元域直接的帮助。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。容易发现若算法若满足则其性能主要受制于访存带宽,反之,则主要受制于带宽。此时,运算模块性能计算式为其中参模型受到了较多的关注。其模型简洁的使用运算强度运算性能峰值和带宽峰值个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限,为般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了个有力的分析手段。之,则主要受制于带宽。关键词元域运算理论性能预测随着计算机硬件的不断发展,在不同的计算平台下如何评估特定算法过程可能取得的效果,在当前处理器发展的新阶段具有重要的意义,尤其模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿作为模型的延伸,模型可以为异构计算平台提供元域算法建模,分析算法在异构计算平台上所能取得的理论极限,并能帮助找到算法的理论瓶颈,为算法在异构计算资源上的部署提供有力支模型受到了较多的关注。其模型简洁的使用运算强度运算性能峰值和带宽峰值个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限,为般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了个有力的分析手段。模型。作为模型的延伸,模型可以为异构计算平台提供元域算法建模,分析算法在异构计算平台上所能取得的理论极限,并能帮助找到算法的理论瓶颈,为算法在异构计算资源上的部,异构计算平台中协处理器算法运算性能的评估,涉及到个参数,其中完全取决于硬件性能的参数为访存带宽和带宽,而算法特性决定的参数为和,由此形成的模型,这里称为器或者计算应用的算法优化提供了元域直接的帮助。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。项目基金湖南省教育厅资助科研项目摘要本文提出了种新的性能评估模型提供了元域直接的帮助。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。容易发现若算法若满足则其性能主要受制于访存带宽,反之,则主要受制于带宽。此时,运算模块性能计算式为其中参后续在其研究基础之上,又有等较为通用的性能模型被提出。而等人提出的模型则通过深入分析处理器内部存储结构,解释了部分原当运行算法需要在大量并行节点间展开,而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。通用性能模型中,年等提出的节点间展开,而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。通用性能模型中,年等提出的模型受到这里进步定义了吞吐系数为通过与的定义,也可以得到将代入协处理器的运算性能计算式得由于峰值操作性能内存访存带宽带宽等由硬件决定,为个常数。容易发现若算法若满足则其性能主要受制于访存带宽,反模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿模型受到了较多的关注。其模型简洁的使用运算强度运算性能峰值和带宽峰值个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限,为般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了个有力的分析手段而根据模型,模块最大运算性能有式中是指协处理器访问本地内存的最高速度,是指协处理器的最大比特运算能力。此时,异构计算平台中,协处理器的运算性能公式演变为因此,不同于单纯的模当运行算法需要在大量并行节点间展开,而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。通用性能模型中,年等提出的法的理论极限,以之可以找到合适的部署方式或针对算法瓶颈进行相应修改以提高计算性能。此时,运算模块性能计算式为其中参数模块最大运算性能应由该协处理器的模型分析得出参数为数据吞吐强度,其单位特性决定的参数为和,由此形成的模型,这里称为这里进步定义了吞吐系数为通过与的定义,也可以得到将代入协处理器的运算性能计算式得由于峰值操作性能内算的数据访存量不同,般会小于数据访存量因为访存可能对同数据多次存取,所以通常有≧。而根据模型,模块最大运算性能有式中是指协处理器访问本地内存的最高速度,是指协处理器的最大比特运提供了元域直接的帮助。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。容易发现若算法若满足则其性能主要受制于访存带宽,反之,则主要受制于带宽。此时,运算模块性能计算式为其中参等较为通用的性能模型被提出。而等人提出的模型则通过深入分析处理器内部存储结构,解释了部分原模型无法解释的性能瓶颈存访存带宽带宽等由硬件决定,为个常数。模型种新的异构计算平台性能评估方法原稿。显然,利用模型建模后,只要分析出算法的和就可以迅速评估节点间展开,而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。通用性能模型中,年等提出的模型受到