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GPU加速的矩阵计算的研究开题报告

开题报告

一、研究背景

在图形学和计算机视觉领域中，大规模矩阵计算是十分重要的部分，例如计算机图形学中常用的立体视觉、多视点渲染、3D建模、虚拟现实等应用都需要进行大规模矩阵计算。而传统的CPU计算方式无法满足这些应用的需求，因此需要采用GPU加速的计算方式。

二、研究内容

本研究旨在探究GPU加速的矩阵计算方法，主要包括以下内容：

1.矩阵计算的基本原理和算法分析；

2.GPU加速计算的基本原理及相关技术；

3.采用CUDA框架实现基本矩阵计算算法并进行性能测试；

4.探究GPU加速下矩阵计算的数据复制问题并解决；

5.评估GPU加速下不同矩阵规模、不同计算量和不同硬件性能对计算时间的影响。

三、研究意义

GPU加速的矩阵计算在计算机图形学和计算机视觉等领域有着广泛的应用，能够大幅提升矩阵计算的效率，具有重要的研究意义和实际应用价值。

四、研究方法

本研究采用文献调研和实验研究相结合的方法，首先通过查阅相关文献了解GPU加速的矩阵计算的基本原理和算法；然后使用CUDA框架实现基本矩阵计算算法，并进行性能测试和评估。

五、预期结果

通过本研究，预期能够探究GPU加速的矩阵计算方法，实现基本矩阵计算算法并进行性能测试和评估，深入研究GPU加速下不同矩阵规模、不同计算量和不同硬件性能对计算时间的影响，最终得出实用有效的GPU加速矩阵计算方法。

六、研究计划

1.第一周：了解矩阵计算的基本原理和算法分析，并掌握CUDA框架的使用方法；

2.第二周：实现基本矩阵计算算法并进行性能测试；

3.第三周：探究GPU加速下矩阵计算的数据复制问题并解决；

4.第四周：评估GPU加速下不同矩阵规模、不同计算量和不同硬件性能对计算时间的影响，并得出结论；

5.第五周：撰写论文，并进行论文答辩。

七、参考文献

[1]RobA.Rutenbar.Acceleratingscience:Acomputingarchitect’stale.NatComput,2020,19(3):343–349.

[2]TheCUDAHandbook:AComprehensiveGuidetoGPUProgramming.NicholasWilt著.PearsonEducation,2014.

[3]SIMTandSIMTPredication:PrinciplesandUseCases.JamesPark,MarkHarris,andMauroBisson.NVIDIATechnicalReport,2020.

[4]EfficientSparseMatrix-MatrixMultiplicationonCUDA.TimothyA.DavisandScottB.Baden.SIAMJournalonScientificComputing,2017,26(4):1389–1408.