图形处理器绿色通用计算关键技术

导 言

第一章 绪论

1.1 引 言

1.2 GPU通用计算关键问题

1.3 大数据处理

1.4 处理器能耗研究

1.5 集群能耗研究

1.6 可靠性与容错计算

第二章 基于指令层的功耗预测模型

2.1 相关工作

2.2 研究背景

2.3 功耗预测模型

2.4 实验及分析

2.5 小 结

第三章 静态功耗预测模型研究

3.1 相关工作

3.2 切片功耗模型

3.3 程序功耗预测模型

3.4 实验分析

3.5 小 结

第四章 单GPU节点的能耗优化

4.1 持续计算

4.2 模 型

4.3 并行调度策略

4.4 实验及分析

4.5 复杂网络聚类

4.6 计算可靠性

4.7 小 结

第五章 GPU集群能耗优化的控制模型

5.1 研究背景

5.2 相关模型

5.3 GPU能耗优化控制

5.4 大规模数据流

5.5 实验分析

5.6 小 结

第六章 感知可靠性的GPU集群能耗优化控制

6.1 研究动机

6.2 量化模型

6.3 极大熵函数法

6.4 模型预测控制

6.5 实验分析

6.6 讨 论

6.7 小 结

第七章 结 语

7.1 研究总结

7.2 研究局限性

7.3 研究展望

参考文献

后记

《图形处理器绿色通用计算关键技术》关注GPU通用计算的绿色节能主题，集中围绕能耗管理及优化这一中心目标，对各种GPU和GPU集群通用计算的关键技术展开讨论。对于一个科学问题的探讨要经历摸索规律、掌握事物的发展规律后进行预测，最后对其进行科学的控制和管理。基于这个思考问题的线索，首先从GPU计算能耗测量开始，从不同的角度研究计算功耗的预测，为能耗优化和控制打下基础；再以单节点GPU的能耗优化为研究目标，推广到多GPU系统和GPU集群的实时能耗控制；然后考虑能耗优化对计算可靠性的影响，提出一个综合计算性能、能耗优化和可靠性的控制模型及其实现，层次分明地研究GPU通用计算中的能耗分析和优化问题。其中，GPU功耗测量和预测是能耗管理与优化的基础，能耗优化和实时控制是整个研究的重点，在能耗优化的过程中保证计算性能和可靠性的损失最小是研究的难点。