作者：沈立; 杨耀华; 王志英gpgpu控制流不一致warp重组框架
摘要：GPU已被广泛应用于当前的高性能计算系统中,但其性能却受到程序运行时不同控制流方向的严重制约。这一问题通常通过动态Warp重组技术来解决,即将一个或多个Warp内沿相同控制流执行的线程组合在一起,构成一个新的Warp。但是,这类方法普遍存在一些不必要的重组,引入了较大的额外性能开销。分析了线程重组的性能开销,并提出了一种称作“部分重组”的性能优化方法。这种方法在保证重组效率的前提下,避免了对包含活跃线程数量较多的Warp的重组,从而有效减少了线程重组引入的性能开销。测试结果表明,部分重组能够在保证重组效率的前提下带来较为明显的性能提升。
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