公开(公告)号：CN109634830B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201811556418.5

申请日：2018-12-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈浩 ,  曲海城 ,  于思淼 ,  陈稳

IPC: G06F11/34

Abstract: 本发明提供一种基于多特征耦合的CUDA程序一体化性能预测方法，属于电子与信息技术领域。本发明首先提取数据、程序、GPU硬件的固有特征，定义了设备并行空间DPS、设备并行空间闲置度DPSID、SM Warp负载NSMW以及并行效应因子PEF等高层次性能相关特征；然后通过比较Dg与APDG，以及DPSID与1的数值关系，判定CUDA程序内核状态并获得对应的内核持续时间体积KDTV，最终得到此时的内核持续时间KDT，完成预测。本发明解决了现有技术对CUDA程序性能预测精准度较低的问题。本发明可用于并行程序性能的精准预测。

公开(公告)号：CN109634830A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811556418.5

申请日：2018-12-19

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈浩 ,  曲海城 ,  于思淼 ,  陈稳

IPC: G06F11/34

CPC classification number: G06F11/3419 ,  G06F11/3433

Abstract: 本发明提供一种基于多特征耦合的CUDA程序一体化性能预测方法，属于电子与信息技术领域。本发明首先提取数据、程序、GPU硬件的固有特征，定义了设备并行空间DPS、设备并行空间闲置度DPSID、SM Warp负载NSMW以及并行效应因子PEF等高层次性能相关特征；然后通过比较Dg与APDG，以及DPSID与1的数值关系，判定CUDA程序内核状态并获得对应的内核持续时间体积KDTV，最终得到此时的内核持续时间KDT，完成预测。本发明解决了现有技术对CUDA程序性能预测精准度较低的问题。本发明可用于并行程序性能的精准预测。