[發明專利]編譯處理方法及裝置無效
| 申請號: | 201010296677.6 | 申請日: | 2010-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN101963916A | 公開(公告)日: | 2011-02-02 |
| 發明(設計)人: | 佟小龍 | 申請(專利權)人: | 中國科學院地質與地球物理研究所;北京吉星吉達科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F9/45 | 分類號: | G06F9/45 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人: | 劉芳 |
| 地址: | 100029 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 編譯 處理 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及計算機技術領域,尤其涉及一種編譯處理方法及裝置。
背景技術
通用處理單元(General?Processing?Unit;以下簡稱GPU)與中央處理單元(Central?Processing?Unit;以下簡稱CPU)設計理念不同。GPU把大部分晶體管用在算術邏輯單元(Arithmetic?Logic?Unit;以下簡稱ALU)上;而CPU除了邏輯運算單元,大部分晶體管用來做cache(緩存)和Control?Unit(控制單元)上,與CPU相比,GPU擁有更多的可以用于計算的核心,在高性能計算上具有明顯優勢,導致GPU開發使用范圍非常廣泛。
如下表1所示,Nvidia公司推出的Cuda編程語言可以在Nvidia?GPU硬件下運行,可以支持Windows操作系統和Linux操作系統。Opencl編程語言可以在所有(ALL)GPU硬件運行,可以支持Windows操作系統和Linux操作系統。Brook和Brook+編程語言可以在ATI(Array?Technology?Industry;簡稱ATI)技術公司推出的ATI?GPU硬件下運行,支持Linux操作系統。DirectComputer編程語言可以在所有(ALL)GPU硬件運行,可以支持Windows操作系統。
表1
GPU也稱之為圖像處理單元(Graphic?Processing?Unit;簡稱GPU)。上述各種環境下的GPU除去正常的圖形顯示功能,主要可以作為通用處理器,完成數學計算,由于擁有大量的邏輯運算單元,GPU可以完成多線程大規模的并行計算,某些特定的數學運算,可以達到傳統CPU幾十倍甚至上百倍的速度。因此GPU是現有大規模線程運算一種常用的工具。
但是現有的GPU的編程語言及開發平臺繁多,開發環境比較復雜。使得當用戶需要在各種開發環境之間進行運算時,針對于每一種環境都需要編寫對應的一套程序以進行運算,而且還需要配置相應的操作系統平臺以支持運算,不僅大大提高了開發了成本,而且使用及其不方便。
發明內容
本發明提供一種編譯處理方法及裝置,用以解決現有技術中在各種開發環境之間開發成本較高的缺陷,能夠同時支持多種GPU開發環境,且降低開發的成本。
本發明提供一種編譯處理方法,包括:
接收原程序;將所述原程序編譯成能夠在目標環境運行的目標程序,以供所述目標程序在所述目標環境下運行。
本發明還提供一種編譯處理裝置,包括:
接收模塊,用于接收原程序;
編譯處理模塊,用于將所述原程序編譯成適合目標環境運行的目標程序,以供所述目標程序在所述目標環境下運行。
本發明的編譯處理方法及裝置,通過將原程序編譯成能夠在目標環境運行的目標程序。本發明的技術方案能夠支持多種GPU開發環境,便于實現GPU通用計算的跨平臺和跨硬件。與現有技術相比,不僅使用方便,還能夠有效地降低在各種GPU開發環境之間進行開發的開發成本。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動性的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例一提供的編譯處理方法的流程圖;
圖2為本發明實施例二提供的編譯處理方法的流程圖;
圖3為本發明實施例三提供的編譯處理方法的流程圖;
圖4為本發明實施例四提供的編譯處理裝置的結構示意圖;
具體實施方式
為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例是本發明一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。
圖1為本發明實施例一提供的編譯處理方法的流程圖。如圖1所示,本實施例的編譯處理方法的執行主體為一種編譯處理設備。本實施例的編譯處理設備具體可以為一種開發平臺。該開發平臺是基于現有技術的大同步并行(Bulk?Synchronous?Parallel;以下簡稱BSP)模型所作的改進,可以稱之為流處理器大同步(Stream?Processor?Bulk?Synchronous?Parallel;以下簡稱SPBSP)模型開發平臺。本實施例的程序處理方法,具體可以包括以下步驟:
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