面向OpenCL的Mali GPU仿真器构建研究

针对嵌入式GPU通用计算的仿真器构建需求,通过对通用图形处理单元仿真器(general purpose graphics processing unit-simulator,GPGPU-sim)的计算核心、存储结构与Mali GPU的异同进行比较分析,首先建立面向OpenCL的Mali GPU仿真器的流程与结构,并设计计算单元数、寄存器数、最小并行粒度等GPU微体系结构参数的获取方法,在对GPGPU-sim进行修改和配置后,实现了对特定GPU架构的仿真器构建。使用矩阵相乘、图像处理等OpenCL程序对仿真器的准确性进行测试,以程序在仿真器和硬件平台上的执行周期数差距作为评估依据。实验结果表明:对于测试程序集中优化前的OpenCL程序,其中70%的程序在两个平台上的运行周期数差距不超过30%;对于优化后的OpenCL程序,其中90%的程序的运行周期数差距不超过30%。由此证明,构建的GPU仿真器能够满足OpenCL程序的仿真与性能评估。     

ARM GPU的多任务调度设计与实现

针对现有GPU任务调度系统在多任务环境下不能保证图形任务响应时间的问题,提出基于分类和多优先级队列(CPMQ)的调度方案,并在ARM的嵌入式GPU上实现验证。该方案中,将GPU的多任务划分为图形任务、通用计算任务和实时图形3类任务并分别建立队列排队,其中图形任务和通用计算任务按照优先级在各自队列中排队,实时图形按照任务截止时间排队。面向多队列的任务调度,优先从实时任务队列中选择任务,并按照加权公平算法分别在图形任务队列和通用计算队列中选择任务。实验结果表明:相比于ARM GPU的原有调度系统,CPMQ在不显著增加通用计算任务的执行时间和调度开销的情况下,将实时图形任务的帧率提升了5%~20%。