[发明专利]GPU加速的稠密向量加法计算方法在审
| 申请号： | 201610955722.1 | 申请日： | 2016-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN106528054A | 公开（公告）日： | 2017-03-22 |
| 发明（设计）人： | 邹风华;琚天鹏;李一鸣;郝韶航;周赣 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F9/38 | 分类号： | G06F9/38;G06F9/50 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249 | 代理人： | 朱亮淞 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种GPU加速的稠密向量加法计算方法，该方法适用于加速稠密向量的加法操作A+B＝C，其中A,B代表相加的向量，C代表结果向量，算法具体实施步骤有CPU中生成在GPU上计算向量相加操作所需的数据；然后CPU将该数据传输到GPU上；将向量A+B的任务分配给GPU线程；接着在GPU中执行向量相加的内核函数。本发明中，CPU主要任务是生成和传输数据、完成主程序的调度，有关向量的加法操作均由GPU内核函数完成，利用GPU高并行度的硬件特性大大提升了稠密向量加法运算的速度。 | ||
| 搜索关键词： | gpu 加速 稠密 向量 加法 计算方法 | ||
【主权项】：
GPU加速的稠密向量相加计算方法，该方法适用于加速稠密向量的加法操作：A+B＝C，其中A,B代表相加的向量，C代表结果向量，其特征在于，所述方法包括：(1)CPU中分配GPU计算所需的数据存储空间，并将GPU计算所需的数据传输到GPU上；(2)将向量A,B的各个元素相加的任务分配到GPU中的大量线程中执行；(3)在GPU中执行向量相加的内核函数Kernel_plus。
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