[发明专利]基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法

权利要求书

1.基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、基于gperftools做性能分析；

步骤S2、分析数据依赖性；

步骤S3、基于CUDA的GPU并行。

2.根据权利要求1所述的基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11、链接库，安装gperftools会附带库环境；

S12、运行需要做性能分析的代码，此时gperftools会对运行的代码进行性能分析，并输出结果；

S13对这个输出的结果做分析运算，得到其中各个函数在性能分析中所占的比例，生成可读的文本和图片结果。

3.根据权利要求1所述的基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、在并行时，有数据依赖关系的总会被分配到用一个计算资源上执行，并不会产生错误歧义；

S22、有循环依赖的是不同次的迭代，因此有可能会分配到不同的计算资源上，而此时因为缺少之前的迭代的结果，本次迭代中的计算会产生错误结果，从而依次影响后续的迭代，导致最终的计算错误。

4.根据权利要求1所述的基于CUDA并行计算架构对折叠进行GPU并行化的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：

串行的折叠中的的combine_prof函数是在四重循环里面调用的，在计算数据的时候，是在计算机上重复执行四重循环次数个combine_profs函数，而基于CUDA的GPU并行，则是消除了数据循环依赖的基础上，可以把四重循环次数个gpu_conbine_profs函数发送到GPU的核上计算，同时可以在GPU的核上调用多个函数。