吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (5): 1559-1564.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201505026

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Bellman-Ford算法性能可移植的GPU并行优化

刘磊1, 王燕燕1, 申春1, 李玉祥2, 刘雷3   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;
    2.中信证券有限公司,北京 100026;
    3.中国科学院 计算技术研究所,北京 100190
  • 收稿日期:2014-05-06 出版日期:2015-09-01 发布日期:2015-09-01
  • 通讯作者: 申春(1971-),女,讲师,博士.研究方向:软件理论与技术.E-mail:shenchun@jlu.edu.cn
  • 作者简介:刘磊(1960-）,男,教授,博士生导师.研究方向:软件理论与技术.E-mail:liulei@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省重大科技攻关项目(20130206052GX); “863”国家高技术研究发展计划项目(2012AA010902); “973”国家重点基础研究计划项目(2011CB302500)

Performance portable GPU parallel optimization technique on Bellman-Ford algorithm

LIU Lei1, WANG Yan-yan1, SHEN Chun1, LI Yu-xiang2, LIU Lei3   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2.Citic Securities Co., Ltd., Beijing 100026, China;
    3.Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
  • Received:2014-05-06 Online:2015-09-01 Published:2015-09-01

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摘要： 提出了一种面向GPU的性能可移植的并行归约求极值优化算法和全局访存优化算法,对Bellman-Ford算法进行并行化改造,以解决不同类型GPU设备上都存在的并行粒度不足和全局内存访问不连续等问题。实验结果表明:本文的优化算法在NVIDIA和AMD的多款GPU设备上都取得了很好的效果,经本文算法优化后的程序性能较原始GPU并行版本提升3~6倍。

关键词: 计算机软件, Bellman-Ford算法, GPU并行编程及优化技术, 并行归约算法, 性能可移植性

Abstract: A GPU-oriented performance portable parallel reduction algorithm for extreme value optimization and a global memory access optimization algorithm are presented to resolve the issues of deficient parallel granularity and global memory access conflict on different GPUs. Experimental results show that the presented optimization algorithms can obtain high performance on a variety of NVIDIA and AMD GPU devices, gaining a speedup of 3 to 6 times than existing methods.

Key words: computer software, Bellman-Ford algorithm, GPU parallel programing and optimization techniques, parallel reduction algorithm, performance portability

中图分类号: 

  • TP302
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