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申请/专利权人：马晓菲
摘要：本发明公开一种基于GPU优化通用计算的方法和设备，依据OpenCL和CUDA编程标准，内核运行时固定线程数，然后把数据进行划分，每一个线程分配相应的数据，处理完这些数据，继续分配下一批数据，这些线程始终处于运行状态，直到所有任务处理完成，使得GPU可以连续执行任何任务量的程序，减少了对CPU的依赖，减少了对主机内存的访问次数，提高了运算效率，提高了易用性，减少了代码量，并且提出了改进GPU设备以及OpenCL和CUDA设计的新方案，大大加速了GPU通用计算效率。
主权项：1.基于GPU优化通用计算的方法和设备，其特征在于，基于opencl或者CUDA，将局部线程量，即一组group或者一块block线程量，与总的线程量设置为相等。其特征在于，这个固定不变的线程量要连续处理任意的不同的任务量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 马晓菲 基于GPU优化通用计算的方法和设备
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