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GPU流式计算模型应用研究的开题报告

题目：GPU流式计算模型应用研究

一、研究背景

随着大数据时代的到来，数据规模的快速增长给计算机系统带来了前所未有的挑战。传统的计算系统已经难以支持大规模数据处理，因此需要寻找一种更加高效的计算模型。

GPU作为一种高速并行计算的设备，具有强大的并行处理能力和高效的数据传输能力，在大数据处理方面具有巨大的潜力。GPU流式计算模型是一种在GPU上进行并行计算的模型，可以实现高效的数据处理和分析。

因此，对GPU流式计算模型进行应用研究，将有助于提高大数据处理的效率和准确性，具有很高的实用价值。

二、研究目的和意义

（1）探索GPU流式计算模型的原理和实现方法，深入了解GPU的并行计算特性和优势。

（2）开发基于GPU流式计算模型的大数据处理应用，在实际应用中测试GPU的计算性能和效率。

（3）比较GPU流式计算模型和传统计算模型在大数据处理中的性能差异和优势，为进一步完善GPU流式计算模型提供参考。

三、研究内容和方法

（1）GPU流式计算模型的原理和实现方法。介绍GPU并行计算的基本原理和流式计算模型的实现方法，深入了解GPU流式计算模型的优势和应用场景，并对其进行分类和比较。

（2）基于GPU流式计算模型的大数据处理应用开发。采用CUDA和OpenCL等GPU并行计算框架，开发可用于大数据处理的GPU流式计算应用程序，并进行性能测试和优化。

（3）性能比较和分析。通过实验测试，比较GPU流式计算模型和传统计算模型在大数据处理中的性能差异和优势，并分析其原因和内在机制。

四、研究预期成果

（1）深入了解GPU流式计算模型的原理和实现方法。

（2）开发基于GPU流式计算模型的大数据处理应用程序。

（3）比较GPU流式计算模型和传统计算模型在大数据处理中的性能差异和优势，并分析原因和内在机制。

五、进度安排

第一阶段：调研和文献阅读2周

第二阶段：GPU流式计算模型的实现4周

第三阶段：GPU流式计算应用程序开发6周

第四阶段：性能比较和分析4周

第五阶段：论文写作和答辩准备4周

六、参考文献

【1】Herlihy,Maurice.StreamProcessingonGPUs.CommunicationsoftheACM,April2015.

【2】NathanielPinckney,AnirudhBadam,andKeunSupShim.EfficientstreamprocessingonGPUs.InProceedingsofthe7thACMSIGPLANSymposiumonPrinciplesandPracticeofParallelProgramming,pages291–292,NewYork,NY,USA,2008.ACM.

【3】PeterSanders,ChristianSchulz,andSebastianWild.Streamparallelismongraphicshardware.InProceedingsofthe19thACMconferenceonParallelisminalgorithmsandarchitectures,pages159–170,NewYork,NY,USA,2007.ACM.

【4】“NVIDIACUDAProgrammingGuide.”NVIDIACorporation,2017.

【5】“KhronosOpenCLProgrammingGuide.”KronosGroup,2015.