基于線程重組攻克GPGPU訪存不規(guī)則難題的微架構(gòu)創(chuàng)新與實證一、緒論1.1研究背景1.1.1GPGPU技術(shù)的崛起與應(yīng)用拓展在計算機技術(shù)飛速發(fā)展的歷程中，圖形處理單元（GPU）最初專為處理圖形和視覺內(nèi)容而設(shè)計，如在視頻游戲、3D渲染等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。然而，隨著科學(xué)計算、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域?qū)τ嬎隳芰π枨蟮募眲≡鲩L，傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）在面對大規(guī)模并行計算任務(wù)時逐漸顯得力不從心。在此背景下，通用圖形處理單元計算（GPGPU）技術(shù)應(yīng)運而生，它打破了GPU僅用于圖形處理的局限，將GPU強大的并行計算能力拓展到更廣泛的非圖形計算任務(wù)中。GPGPU技術(shù)的發(fā)展并非一蹴而就，而是經(jīng)歷了漫長的技術(shù)演進過程。早期，GPU的架構(gòu)主要圍繞圖形渲染需求進行設(shè)計，擁有專門的頂點處理器和像素處理器，采用流水線處理方式來提高圖形處理效率。隨著技術(shù)的不斷進步，為了滿足日益復(fù)雜的計算需求，GPU逐漸引入了可編程管線概念，允許開發(fā)者編寫自己的頂點和像素著色器，這一變革極大地增強了GPU的靈活性，使其能夠適應(yīng)更廣泛的計算任務(wù)。隨后，NVIDIA推出的CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）框架成為了GPU從圖形渲染邁向通用計算的重要里程碑。CUDA框架允許開發(fā)者利用GPU進行大規(guī)模并行計算，為GPGPU技術(shù)的發(fā)展提供了關(guān)鍵的編程模型和工具支持，使得GPU在通用計算領(lǐng)域的應(yīng)用成為可能。在科學(xué)計算領(lǐng)域，GPGPU技術(shù)發(fā)揮著不可替代的作用。以物理模擬為例，在研究分子動力學(xué)時，需要對大量分子的運動軌跡和相互作用進行計算。傳統(tǒng)的CPU計算方式需要耗費大量的時間，而借助GPGPU的并行計算能力，可以同時處理多個分子的計算任務(wù)，大大縮短了計算時間，提高了研究效率。在氣候建模方面，模擬全球氣候的變化需要處理海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型。GPGPU技術(shù)能夠加速這些復(fù)雜的計算過程，使科學(xué)家能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測氣候變化趨勢，為應(yīng)對氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，對數(shù)據(jù)處理的速度和效率提出了更高的要求。GPGPU技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析和處理中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。例如，在對海量的用戶行為數(shù)據(jù)進行分析時，利用GPGPU可以快速地進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，提取有價值的信息，為企業(yè)的決策提供支持。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要進行大量的矩陣運算和并行計算，GPGPU的高并行性使得它成為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的首選計算設(shè)備。以圖像識別任務(wù)為例，使用GPGPU加速的深度學(xué)習(xí)模型可以在短時間內(nèi)對大量的圖像數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，提高圖像識別的準(zhǔn)確率和效率。此外，GPGPU技術(shù)還在加密貨幣挖掘、金融風(fēng)險評估、生物信息學(xué)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在加密貨幣挖掘中，GPGPU能夠通過并行計算提高挖掘效率，獲取加密貨幣的獎勵。在金融風(fēng)險評估中，GPGPU可以快速處理大量的金融數(shù)據(jù)，對投資組合的風(fēng)險進行評估和預(yù)測。在生物信息學(xué)中，GPGPU技術(shù)有助于加速基因測序數(shù)據(jù)的分析，推動生命科學(xué)的研究進展。1.1.2訪存不規(guī)則問題成為GPGPU性能瓶頸盡管GPGPU技術(shù)在眾多領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果，但其性能的進一步提升卻受到訪存不規(guī)則問題的嚴(yán)重制約。在GPGPU的實際應(yīng)用中，許多計算任務(wù)的內(nèi)存訪問模式并非呈現(xiàn)出規(guī)則的連續(xù)訪問，而是具有高度的不規(guī)則性。這種訪存不規(guī)則性會引發(fā)一系列嚴(yán)重的問題，對GPGPU的性能產(chǎn)生負面影響。以深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為例，在卷積層的計算過程中，雖然從整體上看是對圖像數(shù)據(jù)進行卷積操作，但由于卷積核的滑動以及特征圖的生成方式，會導(dǎo)致內(nèi)存訪問呈現(xiàn)出不規(guī)則的模式。不同位置的卷積操作需要訪問不同位置的圖像數(shù)據(jù)和權(quán)重數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的存儲位置并非連續(xù)，從而導(dǎo)致訪存的不規(guī)則性。這種不規(guī)則的訪存模式會使緩存命中率降低，因為緩存通常是基于數(shù)據(jù)的局部性原理進行設(shè)計的，對于規(guī)則連續(xù)訪問的數(shù)據(jù)能夠有效地緩存，提高數(shù)據(jù)的訪問速度。然而，對于不規(guī)則訪存的數(shù)據(jù)，緩存很難預(yù)測下一次訪問的數(shù)據(jù)位置，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法及時從緩存中獲取，只能從主存中讀取，從而大大增加了訪存延遲。在科學(xué)計算中的稀疏矩陣運算也是訪存不規(guī)則問題的典型場景。稀疏矩陣中大部分元素為零，非零元素的分布是不規(guī)則的。在進行矩陣乘法等運算時，需要根據(jù)非零元素的位置進行內(nèi)存訪問，這使得訪存模式變得極為復(fù)雜和不規(guī)則。由于非零元素的稀疏分布，緩存很難有效地利用，導(dǎo)致大量的訪存操作都需要直接訪問主存，不僅增加了訪存延遲，還可能造成內(nèi)存帶寬的浪費。因為內(nèi)存帶寬是有限的資源，大量不規(guī)則的訪存請求會使得內(nèi)存帶寬成為性能瓶頸，限制了GPGPU整體性能的發(fā)揮。訪存不規(guī)則問題還會對GPGPU的并行計算能力產(chǎn)生負面影響。GPGPU的設(shè)計理念是通過大量線程的并行執(zhí)行來提高計算效率，然而，訪存不規(guī)則會導(dǎo)致線程之間的訪存沖突增加。當(dāng)多個線程同時請求訪問內(nèi)存中不同位置的數(shù)據(jù)時，如果這些數(shù)據(jù)的訪問模式不規(guī)則，就容易發(fā)生訪存沖突，使得某些線程需要等待其他線程完成訪存操作后才能進行自己的訪存，從而降低了線程的并行度，影響了GPGPU的整體計算性能。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性保護研究進展線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性保護對于提升GPGPU性能至關(guān)重要，一直是研究的重點領(lǐng)域。早期的研究主要聚焦于基本的線程調(diào)度策略對線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性的影響。傳統(tǒng)的輪詢（Round-Robin,RR）調(diào)度策略在保證線程公平性的同時，對于線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性的維護效果并不理想。因為RR策略按照固定順序依次調(diào)度線程束，當(dāng)線程束內(nèi)存在訪存指令時，容易導(dǎo)致訪存操作的集中出現(xiàn)，使得緩存難以有效利用，降低了數(shù)據(jù)的復(fù)用率。為了改善這一情況，貪婪優(yōu)先-最老優(yōu)先（Greedy-Then-Oldest，GTO）調(diào)度策略被提出。GTO策略優(yōu)先調(diào)度當(dāng)前可執(zhí)行指令最多的線程束，直到該線程束無法繼續(xù)執(zhí)行，再切換到下一個線程束。這種策略在一定程度上提高了線程束內(nèi)數(shù)據(jù)的局部性，因為它會持續(xù)執(zhí)行一個線程束，使得線程束內(nèi)的數(shù)據(jù)訪問更具連續(xù)性，從而增加了數(shù)據(jù)在緩存中被復(fù)用的機會。然而，GTO策略也存在明顯的缺陷，當(dāng)遇到長延時的訪存操作時，它可能會使其他線程束長時間等待，導(dǎo)致流水線空閑，降低了整體的并行效率。此外，GTO策略在處理多線程束間的協(xié)同工作時，容易破壞線程間的局部性，在高速緩存較小的情況下，可能會導(dǎo)致緩存數(shù)據(jù)重用不足甚至抖動現(xiàn)象，反而拉長平均訪存延時。隨著研究的深入，一些改進的調(diào)度策略不斷涌現(xiàn)。例如，兩級輪詢調(diào)度策略將所有線程束分成兩組，第0組有較高優(yōu)先級，第1組優(yōu)先級次之。組內(nèi)按照輪詢策略依次執(zhí)行，當(dāng)?shù)?組組內(nèi)所有線程都執(zhí)行到訪存指令時，將第0組優(yōu)先級置為最低，給第一組最高優(yōu)先級并調(diào)度執(zhí)行。這種策略可以很好地隱藏訪存操作帶來的長延時，同時在一定程度上保護了線程束內(nèi)的數(shù)據(jù)局部性。線程塊感知的兩級輪詢調(diào)度策略進一步細化了調(diào)度層次，第一級為線程塊級，下一級為線程束級，在兩級的調(diào)度中仍選取RR策略。組一級線程塊之間按照RR進行調(diào)度，當(dāng)組內(nèi)所有線程束都因長延時而被阻塞時，調(diào)度切換至下一組線程塊繼續(xù)執(zhí)行，線程塊內(nèi)線程束優(yōu)先級相同，同樣采用RR。該策略不僅考慮了線程束內(nèi)的數(shù)據(jù)局部性，還兼顧了線程塊之間的協(xié)同工作，提高了整體的性能。在緩存管理方面，緩存感知的調(diào)度策略（CCWS）為線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性保護提供了新的思路。CCWS是一種帶有反饋機制的，可動態(tài)調(diào)整的線程束調(diào)度方案，其核心思想是：如果線程束發(fā)生緩存局部性缺失，則為它提供更多的緩存資源，以降低可能復(fù)用的數(shù)據(jù)被替換出緩存的可能性。通過這種方式，CCWS能夠根據(jù)線程束的實際緩存使用情況，靈活地調(diào)整緩存分配，提高了線程束內(nèi)數(shù)據(jù)在緩存中的命中率，從而有效地保護了線程束內(nèi)的數(shù)據(jù)局部性。盡管上述方法在保護線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性方面取得了一定的成效，但在應(yīng)對訪存不規(guī)則問題時，仍存在一些局限性。對于具有高度不規(guī)則訪存模式的應(yīng)用，現(xiàn)有的調(diào)度策略和緩存管理方法難以準(zhǔn)確預(yù)測數(shù)據(jù)的訪問模式，導(dǎo)致緩存命中率無法得到有效提升。當(dāng)線程束內(nèi)的訪存地址呈現(xiàn)出復(fù)雜的離散分布時，即使采用了緩存感知的調(diào)度策略，也難以保證所有的數(shù)據(jù)都能被及時緩存和復(fù)用，從而影響了GPGPU的性能。1.2.2線程束間數(shù)據(jù)局部性保護研究現(xiàn)狀線程束間數(shù)據(jù)局部性保護是解決GPGPU訪存不規(guī)則問題的另一個關(guān)鍵方面，近年來受到了廣泛的關(guān)注。早期的研究主要關(guān)注如何通過線程調(diào)度策略來實現(xiàn)線程束間的數(shù)據(jù)局部性。傳統(tǒng)的輪詢調(diào)度策略雖然能夠在一定程度上保證線程束間的公平性，但在數(shù)據(jù)局部性方面表現(xiàn)不佳。由于輪詢策略按照固定順序依次調(diào)度線程束，不同線程束之間的數(shù)據(jù)訪問缺乏關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致緩存難以有效利用，數(shù)據(jù)的復(fù)用率較低。為了提高線程束間的數(shù)據(jù)局部性，一些基于局部性感知的調(diào)度策略被提出。其中，緩存感知的調(diào)度策略（CCWS）不僅適用于線程束內(nèi)數(shù)據(jù)局部性保護，對于線程束間數(shù)據(jù)局部性的提升也有一定的作用。CCWS通過監(jiān)測線程束的緩存訪問情況，動態(tài)調(diào)整線程束的調(diào)度順序，使得具有相似緩存訪問模式的線程束能夠依次執(zhí)行，從而增加了線程束間數(shù)據(jù)在緩存中的復(fù)用機會。然而，CCWS在面對復(fù)雜的訪存不規(guī)則場景時，仍然存在一定的局限性。當(dāng)線程束間的訪存模式差異較大時，CCWS難以準(zhǔn)確地判斷哪些線程束具有相似的緩存訪問需求，從而無法有效地實現(xiàn)線程束間的數(shù)據(jù)局部性保護。除了調(diào)度策略，數(shù)據(jù)布局優(yōu)化也是保護線程束間數(shù)據(jù)局部性的重要手段。通過合理地安排數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的存儲位置，可以使得線程束間的數(shù)據(jù)訪問更加集中，提高緩存的命中率。在一些科學(xué)計算應(yīng)用中，將相關(guān)的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進行分組存儲，使得不同線程束在訪問這些數(shù)據(jù)時，能夠盡可能地命中緩存，減少訪存延遲。然而，數(shù)據(jù)布局優(yōu)化需要對應(yīng)用程序的訪存模式有深入的了解，并且在實際應(yīng)用中，由于訪存模式的復(fù)雜性和動態(tài)性，很難找到一種通用的數(shù)據(jù)布局優(yōu)化方法。在多線程束協(xié)同工作方面，一些研究提出了多調(diào)度器協(xié)同策略。該策略通過多個調(diào)度器同時對不同的線程束進行調(diào)度，使得線程束之間能夠更好地協(xié)同工作，提高了線程束間的數(shù)據(jù)局部性。不同的調(diào)度器可以根據(jù)線程束的特點和訪存需求，采用不同的調(diào)度策略，從而實現(xiàn)對線程束間數(shù)據(jù)局部性的有效保護。但是，多調(diào)度器協(xié)同策略增加了硬件的復(fù)雜度和成本，同時也帶來了調(diào)度器之間的協(xié)調(diào)和同步問題，需要進一步的研究和優(yōu)化。現(xiàn)有的線程束間數(shù)據(jù)局部性保護策略在面對復(fù)雜的訪存不規(guī)則場景時，仍然存在一些不足之處。未來的研究需要進一步探索更加有效的方法，以提高線程束間數(shù)據(jù)的局部性，降低訪存延遲，提升GPGPU的整體性能。1.2.3線程重組相關(guān)研究成果綜述線程重組技術(shù)作為解決GPGPU訪存不規(guī)則問題的重要手段，近年來取得了一系列的研究成果。早期的線程重組研究主要集中在如何在硬件層面實現(xiàn)線程的重新排列，以提高線程的并行度和減少訪存沖突。一些研究提出了在SIMT處理器中，當(dāng)執(zhí)行到存在任務(wù)差異性的指令時，通過線程重組在不同線程組之間交換線程，將不存在任務(wù)差異性的線程安排在同一線程組，從而提高處理器的處理能力。這種方法雖然在一定程度上能夠解決線程執(zhí)行過程中的任務(wù)差異性問題，但在交換線程前要求線程組之間進行同步，這會帶來額外的性能開銷，降低了處理器的效率。為了減少同步開銷，異步線程重組方法被提出。該方法允許線程在不同線程組之間異步地進行交換，無需等待所有線程組都執(zhí)行到待線程重組的指令。通過這種方式，異步線程重組方法有效地避免了SIMD陣列中處理單元的閑置，提高了處理器的處理能力。然而，異步線程重組方法在實現(xiàn)過程中需要復(fù)雜的硬件支持，并且對于線程的調(diào)度和管理要求較高，增加了實現(xiàn)的難度和成本。在軟件層面，一些研究致力于開發(fā)更加智能的線程重組算法。這些算法通過對線程的執(zhí)行狀態(tài)、訪存模式等信息進行實時監(jiān)測和分析，動態(tài)地決定哪些線程需要進行重組以及如何進行重組。一種基于GPGPU的線程重組方法，通過對當(dāng)前處理單元中執(zhí)行的多個線程束進行監(jiān)測，采集當(dāng)前時鐘周期下每個線程束對應(yīng)的當(dāng)前線程執(zhí)行信息，包括當(dāng)前執(zhí)行性能信息、當(dāng)前線程束執(zhí)行PC信息和當(dāng)前活躍線程信息。然后，根據(jù)這些信息，動態(tài)地調(diào)整線程束的活躍線程狀態(tài)標(biāo)識，并對多個指定線程束進行線程重組，從而有效地解決了傳統(tǒng)線程重組策略中未考慮不同活躍線程數(shù)之間差異性的問題，減少了不必要的重組操作，降低了額外的重組開銷。盡管線程重組技術(shù)在解決訪存不規(guī)則問題上取得了一定的創(chuàng)新成果，但仍然存在一些待完善之處?，F(xiàn)有的線程重組策略在處理大規(guī)模線程和復(fù)雜訪存模式時，計算開銷較大，難以滿足實時性要求較高的應(yīng)用場景。一些線程重組方法在提高線程并行度的同時，可能會破壞線程間的數(shù)據(jù)連續(xù)性，特別是當(dāng)這些線程原本訪存連續(xù)時，重組會導(dǎo)致訪存請求數(shù)量的增加，從而抵消了GPGPU訪存合并機制帶來的性能優(yōu)勢。未來的研究需要進一步優(yōu)化線程重組算法，降低計算開銷，同時更好地平衡線程并行度和數(shù)據(jù)連續(xù)性之間的關(guān)系，以實現(xiàn)更高效的訪存性能優(yōu)化。1.3研究內(nèi)容與意義1.3.1研究內(nèi)容概述本研究旨在設(shè)計一種基于線程重組的創(chuàng)新微架構(gòu)方案，以有效解決GPGPU訪存不規(guī)則問題，從而顯著提升GPGPU的性能。研究內(nèi)容涵蓋多個關(guān)鍵方面，包括深入研究線程重組算法、精心設(shè)計硬件結(jié)構(gòu)以及全面評估和驗證方案的性能。線程重組算法的研究是本項目的核心內(nèi)容之一。在SIMT架構(gòu)下，線程束內(nèi)和線程束間的數(shù)據(jù)局部性對GPGPU的性能起著至關(guān)重要的作用。因此，我們將深入分析現(xiàn)有線程重組算法的優(yōu)勢與不足，針對訪存不規(guī)則問題的特點，開發(fā)一種能夠有效提升線程束內(nèi)和線程束間數(shù)據(jù)局部性的新型線程重組算法。該算法將充分考慮線程的執(zhí)行狀態(tài)、訪存模式以及數(shù)據(jù)依賴關(guān)系等因素，通過動態(tài)監(jiān)測和調(diào)整線程束的活躍線程狀態(tài)，實現(xiàn)對線程的合理重組。具體而言，算法將實時采集每個線程束對應(yīng)的當(dāng)前線程執(zhí)行信息，包括當(dāng)前執(zhí)行性能信息、當(dāng)前線程束執(zhí)行PC信息和當(dāng)前活躍線程信息。根據(jù)這些信息，動態(tài)確定當(dāng)前調(diào)整活躍線程門限數(shù)據(jù)，并基于此設(shè)置每個線程束的活躍線程狀態(tài)標(biāo)識，進而對多個指定線程束進行精準(zhǔn)的線程重組，以提高線程的并行度和減少訪存沖突，提升數(shù)據(jù)的復(fù)用率。硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計是實現(xiàn)基于線程重組的微架構(gòu)方案的關(guān)鍵。我們將依據(jù)線程重組算法的需求，對GPGPU的硬件結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計。在設(shè)計過程中，將充分考慮硬件資源的合理分配和利用，以確保硬件結(jié)構(gòu)能夠高效地支持線程重組操作。具體來說，將對寄存器文件進行優(yōu)化，增加寄存器的數(shù)量和訪問帶寬，以滿足線程束對操作數(shù)并行訪問的需求，同時減少寄存器訪問沖突。對緩存結(jié)構(gòu)進行改進，采用多粒度緩存管理系統(tǒng)，根據(jù)內(nèi)存訪問模式動態(tài)調(diào)整緩存粒度，提高緩存命中率，減少對主存的訪問頻率。此外，還將設(shè)計專門的線程重組硬件模塊，負責(zé)執(zhí)行線程的重組操作，確保線程重組的高效性和準(zhǔn)確性。性能評估與驗證是檢驗基于線程重組的微架構(gòu)方案有效性的重要環(huán)節(jié)。我們將搭建完善的實驗平臺，對設(shè)計的微架構(gòu)方案進行全面的性能評估。通過模擬不同的應(yīng)用場景和訪存模式，使用一系列性能指標(biāo)對方案進行量化評估，包括但不限于吞吐量、執(zhí)行時間、緩存命中率等。在實驗過程中，將對比分析采用線程重組方案前后GPGPU的性能變化，以驗證方案的有效性和優(yōu)越性。同時，還將對方案進行實際應(yīng)用測試，將其應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算等領(lǐng)域的實際應(yīng)用中，進一步驗證方案在實際場景中的性能表現(xiàn)和適用性。1.3.2研究意義剖析本研究成果在學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都具有重要意義。在學(xué)術(shù)方面，基于線程重組解決GPGPU訪存不規(guī)則問題的研究，為計算機體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域提供了新的研究思路和方法。通過深入研究線程重組算法和硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計，有助于深化對GPGPU性能優(yōu)化的理解，豐富和完善計算機體系結(jié)構(gòu)的理論體系。目前，雖然已經(jīng)有一些關(guān)于線程重組和GPGPU性能優(yōu)化的研究，但在面對復(fù)雜的訪存不規(guī)則問題時，仍存在許多有待解決的問題。本研究將針對這些問題展開深入探討，有望在理論上取得新的突破，為后續(xù)相關(guān)研究提供有益的參考和借鑒。在產(chǎn)業(yè)方面，本研究成果對于推動GPGPU技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用具有重要的實踐意義。GPGPU作為一種重要的計算設(shè)備，在深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，訪存不規(guī)則問題嚴(yán)重制約了GPGPU性能的進一步提升，限制了其在這些領(lǐng)域的應(yīng)用效果。通過本研究提出的基于線程重組的微架構(gòu)方案，可以有效解決訪存不規(guī)則問題，顯著提升GPGPU的性能，從而推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，GPGPU性能的提升可以加速模型的訓(xùn)練和推理過程，提高模型的訓(xùn)練效率和應(yīng)用效果，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。在科學(xué)計算領(lǐng)域，GPGPU性能的提升可以加速復(fù)雜科學(xué)計算的過程，提高科學(xué)研究的效率和精度，為科學(xué)研究提供更強大的計算支持。此外，本研究成果還有助于降低計算成本，提高計算資源的利用率，具有重要的經(jīng)濟價值和社會價值。1.4論文組織結(jié)構(gòu)本論文圍繞基于線程重組的GPGPU訪存不規(guī)則問題微架構(gòu)方案展開深入研究，各章節(jié)內(nèi)容緊密相連，邏輯清晰，旨在全面闡述該方案的研究背景、技術(shù)原理、設(shè)計實現(xiàn)以及性能驗證等方面。具體章節(jié)安排如下：第一章為緒論。主要介紹研究背景，闡述GPGPU技術(shù)在現(xiàn)代計算領(lǐng)域的重要地位以及訪存不規(guī)則問題對其性能提升的制約。同時，對國內(nèi)外關(guān)于線程束內(nèi)和線程束間數(shù)據(jù)局部性保護以及線程重組的研究現(xiàn)狀進行詳細綜述，明確本研究在該領(lǐng)域的定位和意義。最后，概括性地說明研究內(nèi)容和意義，為本論文的研究方向和目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。第二章深入剖析GPGPU的訪存特性與線程執(zhí)行模型。詳細闡述GPGPU的存儲系統(tǒng)架構(gòu)，包括寄存器文件、緩存層次以及主存等各個存儲層次的特點和相互關(guān)系。深入分析訪存不規(guī)則問題的產(chǎn)生根源和具體表現(xiàn)形式，如在深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算等典型應(yīng)用場景中的訪存模式特點。同時，介紹SIMT架構(gòu)下線程的執(zhí)行原理，包括線程束的概念、線程的同步與異步執(zhí)行方式等，為后續(xù)章節(jié)研究線程重組對訪存不規(guī)則問題的解決機制提供理論基礎(chǔ)。第三章重點研究基于線程重組的微架構(gòu)設(shè)計。在這一章節(jié)中，首先詳細闡述線程重組算法的設(shè)計思路，該算法充分考慮線程束內(nèi)和線程束間的數(shù)據(jù)局部性，通過動態(tài)監(jiān)測線程的執(zhí)行狀態(tài)、訪存模式等信息，對線程進行合理的重組，以提高線程的并行度和數(shù)據(jù)訪問的局部性。接著，根據(jù)線程重組算法的需求，設(shè)計相應(yīng)的硬件結(jié)構(gòu)，包括寄存器文件的優(yōu)化設(shè)計，以滿足線程束對操作數(shù)并行訪問的需求；緩存結(jié)構(gòu)的改進，采用多粒度緩存管理系統(tǒng)，根據(jù)內(nèi)存訪問模式動態(tài)調(diào)整緩存粒度，提高緩存命中率；以及專門的線程重組硬件模塊的設(shè)計，負責(zé)執(zhí)行線程的重組操作，確保線程重組的高效性和準(zhǔn)確性。第四章對基于線程重組的微架構(gòu)方案進行性能評估與驗證。搭建完善的實驗平臺，包括硬件環(huán)境和軟件工具的選擇與配置。使用一系列性能指標(biāo)對方案進行量化評估，如吞吐量、執(zhí)行時間、緩存命中率等。通過對比實驗，分析采用線程重組方案前后GPGPU的性能變化，驗證方案的有效性和優(yōu)越性。同時，將方案應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算等實際應(yīng)用場景中，進一步驗證其在實際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)和適用性。第五章對整個研究工作進行全面總結(jié)?；仡櫻芯窟^程中所取得的主要成果，包括提出的基于線程重組的微架構(gòu)方案、設(shè)計的線程重組算法以及硬件結(jié)構(gòu)等方面的創(chuàng)新點和優(yōu)勢。同時，分析研究工作中存在的不足之處，如在某些復(fù)雜應(yīng)用場景下線程重組算法的性能優(yōu)化空間、硬件實現(xiàn)過程中的成本和功耗問題等。對未來的研究方向進行展望，提出可能的改進措施和進一步研究的方向，為后續(xù)相關(guān)研究提供參考和啟示。二、GPGPU訪存不規(guī)則問題剖析2.1GPGPU技術(shù)體系概述2.1.1GPGPU編程模型詳解GPGPU的編程模型是開發(fā)者與GPGPU硬件交互的橋梁，它定義了如何組織和調(diào)度計算任務(wù)，以充分利用GPGPU的并行計算能力。目前，主流的GPGPU編程模型包括CUDA和OpenCL，它們在設(shè)計理念、應(yīng)用場景等方面既有相似之處，也存在一定的差異。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA推出的一種并行計算平臺和編程模型，專為NVIDIA的GPU設(shè)計。CUDA采用了單指令多線程（SIMT）的計算模型，開發(fā)者通過編寫核函數(shù)（Kernel）來定義在GPU上執(zhí)行的并行任務(wù)。核函數(shù)被分配到線程網(wǎng)格（Grid）中的各個線程塊（Block）中執(zhí)行，每個線程塊又包含多個線程（Thread）。這種層次化的線程組織結(jié)構(gòu)使得開發(fā)者可以根據(jù)計算任務(wù)的特點靈活地劃分并行粒度。在矩陣乘法運算中，可以將矩陣劃分為多個子矩陣，每個線程塊負責(zé)計算一個子矩陣的乘積，而每個線程則負責(zé)計算子矩陣中一個元素的結(jié)果。通過合理地配置線程網(wǎng)格和線程塊的大小，可以充分發(fā)揮GPU的并行計算能力，提高計算效率。CUDA還提供了豐富的庫函數(shù)和工具，如CUDA數(shù)學(xué)庫（CUBLAS）、CUDA稀疏矩陣庫（cuSparse）等，這些庫函數(shù)經(jīng)過高度優(yōu)化，能夠有效地加速常見的計算任務(wù)，如矩陣運算、稀疏矩陣操作等。CUDA還支持動態(tài)并行，允許核函數(shù)在執(zhí)行過程中動態(tài)地啟動新的核函數(shù)，進一步提高了計算的靈活性和并行度。OpenCL（OpenComputingLanguage）是一種跨平臺的開放標(biāo)準(zhǔn)編程模型，它支持在多種硬件設(shè)備上進行并行計算，包括GPU、CPU、FPGA等。OpenCL采用了類似CUDA的層次化線程模型，通過N維范圍（NDRange）、工作組（Work-group）和工作項（Work-item）來組織并行任務(wù)。與CUDA不同的是，OpenCL更加注重跨平臺的兼容性，它提供了統(tǒng)一的API，使得開發(fā)者可以編寫一次代碼，在不同廠商的硬件設(shè)備上運行。這使得OpenCL在多廠商環(huán)境下具有很大的優(yōu)勢，能夠滿足不同用戶的需求。然而，OpenCL的跨平臺特性也帶來了一些挑戰(zhàn)。由于不同硬件設(shè)備的架構(gòu)和性能特點存在差異，為了在各種設(shè)備上都能實現(xiàn)高效的計算，開發(fā)者需要對OpenCL代碼進行細致的優(yōu)化。這要求開發(fā)者深入了解不同硬件設(shè)備的特性，如緩存大小、內(nèi)存帶寬、計算核心數(shù)量等，以便根據(jù)這些特性調(diào)整代碼的并行粒度、內(nèi)存訪問模式等，從而充分發(fā)揮硬件設(shè)備的性能。相比之下，CUDA針對NVIDIA的GPU進行了專門的優(yōu)化，在NVIDIAGPU上能夠更容易地獲得較高的性能。在應(yīng)用場景方面，CUDA由于其與NVIDIAGPU的緊密結(jié)合，在NVIDIAGPU生態(tài)系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。特別是在深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算等領(lǐng)域，許多基于NVIDIAGPU的開源框架和庫都依賴于CUDA進行加速，如TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，以及VASP等量子化學(xué)計算軟件。這些框架和軟件利用CUDA的高效并行計算能力，能夠快速處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計算任務(wù)，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了強大的支持。OpenCL則更適合于需要跨平臺運行的應(yīng)用場景。在一些對硬件兼容性要求較高的項目中，如多媒體處理、數(shù)據(jù)加密等領(lǐng)域，OpenCL能夠在不同廠商的硬件設(shè)備上運行，為開發(fā)者提供了更大的選擇空間。在多媒體處理中，可能需要在不同品牌的GPU或CPU上進行視頻編碼、解碼等操作，OpenCL的跨平臺特性使得開發(fā)者可以編寫通用的代碼，在不同設(shè)備上實現(xiàn)高效的多媒體處理。CUDA和OpenCL作為主流的GPGPU編程模型，各自具有獨特的特點和優(yōu)勢。開發(fā)者在選擇編程模型時，需要根據(jù)具體的應(yīng)用需求、硬件平臺等因素進行綜合考慮，以充分發(fā)揮GPGPU的并行計算能力，實現(xiàn)高效的計算任務(wù)。2.1.2GPGPU硬件架構(gòu)深度解析GPGPU的硬件架構(gòu)是其強大并行計算能力的基礎(chǔ)，它由多個關(guān)鍵組件組成，包括流式多處理器、存儲器層次結(jié)構(gòu)等，這些組件協(xié)同工作，實現(xiàn)了高效的并行計算。流式多處理器（StreamingMultiprocessor，SM）是GPGPU的核心計算單元，它集成了多個流處理器（StreamProcessor，SP）和其他相關(guān)組件。以NVIDIA的GPU為例，每個SM包含多個CUDA核心，這些核心能夠同時執(zhí)行相同的指令，對不同的數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)了單指令多線程（SIMT）的計算模式。在執(zhí)行矩陣乘法運算時，多個CUDA核心可以同時計算矩陣中不同元素的乘積，大大提高了計算效率。SM還配備了指令緩存、寄存器文件、共享內(nèi)存等組件。指令緩存用于存儲從內(nèi)存中讀取的指令，減少指令獲取的延遲。寄存器文件為線程提供了快速的臨時存儲，每個線程都可以訪問自己的寄存器，用于存儲中間計算結(jié)果。共享內(nèi)存則允許同一線程塊內(nèi)的線程進行數(shù)據(jù)共享和通信，通過合理地使用共享內(nèi)存，可以減少對全局內(nèi)存的訪問次數(shù)，提高數(shù)據(jù)訪問的效率。在并行計算中，線程塊內(nèi)的線程可以將中間結(jié)果存儲在共享內(nèi)存中，其他線程可以直接從共享內(nèi)存中讀取這些結(jié)果，避免了重復(fù)從全局內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，從而降低了訪存延遲，提高了計算性能。GPGPU的存儲器層次結(jié)構(gòu)包括寄存器、共享內(nèi)存、L1緩存、L2緩存和全局內(nèi)存等多個層次。寄存器是最靠近計算核心的存儲層次，訪問速度最快，但容量最小，每個線程都擁有自己獨立的寄存器，用于存儲線程執(zhí)行過程中的臨時數(shù)據(jù)。共享內(nèi)存位于SM內(nèi)部，可被同一線程塊內(nèi)的所有線程訪問，其訪問速度也相對較快，主要用于線程塊內(nèi)的數(shù)據(jù)共享和通信。L1緩存和L2緩存則是片上緩存，L1緩存通常位于每個SM內(nèi)，而L2緩存則是多個SM共享的緩存。緩存的作用是存儲頻繁訪問的數(shù)據(jù)和指令，以減少對全局內(nèi)存的訪問次數(shù)，提高訪存速度。當(dāng)線程需要訪問數(shù)據(jù)時，首先會在緩存中查找，如果數(shù)據(jù)在緩存中命中，則可以直接從緩存中讀取，避免了從全局內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)的高延遲。全局內(nèi)存是GPGPU中容量最大但訪問速度最慢的存儲層次，它用于存儲程序的全局變量、輸入輸出數(shù)據(jù)等。由于全局內(nèi)存的訪問延遲較高，因此在編程時需要盡量減少對全局內(nèi)存的訪問次數(shù)，通過合理地利用緩存和共享內(nèi)存，提高數(shù)據(jù)訪問的效率。在進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時，可以將數(shù)據(jù)分塊存儲在共享內(nèi)存中，線程塊內(nèi)的線程對共享內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進行處理，處理完成后再將結(jié)果寫回全局內(nèi)存，這樣可以減少對全局內(nèi)存的訪問次數(shù)，提高計算性能。GPGPU的硬件架構(gòu)通過流式多處理器和存儲器層次結(jié)構(gòu)的協(xié)同工作，實現(xiàn)了高效的并行計算。在實際應(yīng)用中，開發(fā)者需要深入了解GPGPU的硬件架構(gòu)特點，合理地編寫程序，充分利用硬件資源，以提高GPGPU的計算性能。在編寫CUDA程序時，需要根據(jù)SM的計算能力和存儲器層次結(jié)構(gòu)的特點，合理地劃分線程塊和線程，優(yōu)化內(nèi)存訪問模式，以充分發(fā)揮GPGPU的并行計算能力。2.2訪存不規(guī)則問題的根源與表現(xiàn)2.2.1不規(guī)則程序訪存模式深度分析不規(guī)則程序的訪存模式具有高度的復(fù)雜性和非規(guī)律性，這主要源于其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的特點。以稀疏矩陣運算為例，稀疏矩陣是指大部分元素為零的矩陣，在科學(xué)計算、圖形處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在進行稀疏矩陣向量乘法（SpMV）運算時，其訪存模式與稠密矩陣運算存在顯著差異。考慮一個簡單的CSR（CompressedSparseRow）格式的稀疏矩陣存儲方式。在CSR格式中，通過三個數(shù)組來存儲稀疏矩陣：data數(shù)組存儲非零元素的值，col_indices數(shù)組存儲非零元素所在的列索引，row_ptr數(shù)組存儲每一行的起始位置索引。以下是一段使用CUDA實現(xiàn)CSR格式稀疏矩陣向量乘法的簡單代碼示例：#include<cuda_runtime.h>__global__voidcsrSpMV(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){introw=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(row<n_rows){floatsum=0;introw_start=row_ptr[row];introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}__global__voidcsrSpMV(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){introw=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(row<n_rows){floatsum=0;introw_start=row_ptr[row];introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}introw=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(row<n_rows){floatsum=0;introw_start=row_ptr[row];introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}if(row<n_rows){floatsum=0;introw_start=row_ptr[row];introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}floatsum=0;introw_start=row_ptr[row];introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}introw_start=row_ptr[row];introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}introw_end=row_ptr[row+1];for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}for(inti=row_start;i<row_end;i++){sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}sum+=data[i]*x[col_indices[i]];}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d_x,d_y);cudaMemcpy(y,d_y,size_y,cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_col_indices);cudaFree(d_row_ptr);cudaFree(d_data);cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);}}y[row]=sum;}}voidcsrSpMVHost(intn_rows,constint*col_indices,constint*row_ptr,constfloat*data,constfloat*x,float*y){int*d_col_indices,*d_row_ptr;float*d_data,*d_x,*d_y;size_tsize_col_indices=sizeof(int)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_row_ptr=sizeof(int)*(n_rows+1);size_tsize_data=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_x=sizeof(float)*(row_ptr[n_rows]-1);size_tsize_y=sizeof(float)*n_rows;cudaMalloc((void**)&d_col_indices,size_col_indices);cudaMalloc((void**)&d_row_ptr,size_row_ptr);cudaMalloc((void**)&d_data,size_data);cudaMalloc((void**)&d_x,size_x);cudaMalloc((void**)&d_y,size_y);cudaMemcpy(d_col_indices,col_indices,size_col_indices,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_row_ptr,row_ptr,size_row_ptr,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_data,data,size_data,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_x,x,size_x,cudaMemcpyHostToDevice);dim3dimBlock(256);dim3dimGrid((n_rows+dimBlock.x-1)/dimBlock.x);csrSpMV<<<dimGrid,dimBlock>>>(n_rows,d_col_indices,d_row_ptr,d_data,d