| 发明名称 | GPU加速的稠密向量加法计算方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种GPU加速的稠密向量加法计算方法，该方法适用于加速稠密向量的加法操作：A+B＝C，其中A,B代表相加的向量，C代表结果向量，算法具体实施步骤有：CPU中生成在GPU上计算向量相加操作所需的数据；然后CPU将该数据传输到GPU上；将向量A+B的任务分配给GPU线程；接着在GPU中执行向量相加的内核函数。本发明中，CPU主要任务是生成和传输数据、完成主程序的调度，有关向量的加法操作均由GPU内核函数完成，利用GPU高并行度的硬件特性大大提升了稠密向量加法运算的速度。 | ||
| 申请公布号 | CN106528054A | 申请公布日期 | 2017.03.22 |
| 申请号 | CN201610955722.1 | 申请日期 | 2016.11.03 |
| 申请人 | 东南大学 | 发明人 | 邹风华;琚天鹏;李一鸣;郝韶航;周赣 |
| 分类号 | G06F9/38(2006.01)I;G06F9/50(2006.01)I | 主分类号 | G06F9/38(2006.01)I |
| 代理机构 | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人 | 朱亮淞 |
| 主权项 | GPU加速的稠密向量相加计算方法，该方法适用于加速稠密向量的加法操作：A+B＝C，其中A,B代表相加的向量，C代表结果向量，其特征在于，所述方法包括：(1)CPU中分配GPU计算所需的数据存储空间，并将GPU计算所需的数据传输到GPU上；(2)将向量A,B的各个元素相加的任务分配到GPU中的大量线程中执行；(3)在GPU中执行向量相加的内核函数Kernel_plus。 | ||
| 地址 | 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号 | ||