软件学报

作者：高岚，赵雨晨，张伟功，王晶，钱德沛

单位：高岚，首都师范大学 信息工程学院, 北京 10004811,赵雨晨，首都师范大学 信息工程学院, 北京 10004802,张伟功，首都师范大学 信息工程学院, 北京 10004803,王晶，中国人民大学 信息学院, 北京 10087204,钱德沛，北京航空航天大学 计算机学院, 北京 10019105

关键词：通用图形处理器 (GPGPU);并行编程;线程同步;性能优化

基金：国家自然科学基金(62202317,62076168);北京市自然科学基金(4214063);北京市教委科技一般项目(KM202110028011)

并行计算已成为主流趋势. 在并行计算系统中, 同步是关键设计之一, 对硬件性能的充分利用至关重要. 近年来, GPU (graphic processing unit, 图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展, 众多应用也对GPU线程同步提出更高要求. 然而, 现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步. 研究者虽然提出了很多支持GPU线程同步的方法并取得了较大进展, 但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战. 根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类. 在此基础上, 围绕GPU线程同步的表达和执行, 首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战; 而后依据不同的GPU线程同步粒度, 从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手, 介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究, 对现有研究方法进行分析与总结. 最后, 指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景, 并给出可能的研究思路, 从而为该领域的研究人员提供参考.

来源：2024年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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