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以往EDA应用性能瓶颈主要受两方面因素制约首先大多数应用都是单线程的而CPU和GPU架构拥有几十到数千的并行内核其次是应用程序内存延迟问题。目前EDA应用已经部署到传统的常规处理器上。最重要的是这些应用促使人们设计出并行或向量处理器。为了能够充分利用多核架构的优势甚至有必要完全重写软件面对并行核心必须重新思考相关的算法。
GPUGraphic Processing Units 在高性能计算领域拥有巨大的潜力。在商业化的硬件平台之中GPU强大的计算能力和高效的内存带宽被展现的淋漓尽致。如今GPU已经在石油、天然气、金融 等需要庞大计算量的场景发挥着作用。而EDAElectronic Design Automation应用与以上这些高性能计算应用在计算和内存等操作上拥有很多共同点。
GPU最早出现在上世纪90年代后期起初GPU主要职责是最为CPU的协处理器并处理自定义硬件之上的图形算法。GPU在处理图形时将任务分到不同的处理管线如顶点、纹理、阴影处理等每个管线负责特定阶段的算法流程。但事实证明这种架构没有最大限度地被利用。为了更好的处理这种不平衡的状况迁移到新架构是有意义的。
相对于串行计算并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技 术空间并行使用多个处理器执行并发计算当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并 行把大的任务化解成若干个相同的子任务处理起来比任务并行简单。
空间上的并行导致两类并行机的产生按照Michael Flynn的说法分为单指令流多数据流SIMD和多指令流多数据流MIMD而常用的串行机也称为单指令流单数据流SISD。MIMD类的 机器又可分为常见的五类并行向量处理机PVP、对称多处理机SMP、大规模并行处理机MPP、工作站机群COW、分布式共享存储处理机 DSM。
新一代GPU由“general-purpose” SIMD(Single Instruction Multiple Data核心组成。自2007年以来NVIDIA CUDA和OpenCL使我们能用使用C在流处理器上进行编程而不是模拟像素或三角形。
GPU非常适合巨大的数据集的并行数据算法最新的GPU拥有数千处理核心。这些GPU非常适合EDA应用GPU架构是并行数据处理的理想之选。如果人们部署正确的代码其吞吐量将令人难以置信。然而最重要的不仅是软件而是底层算法。
