基于访存特征分析的GPU程序性能提升：数据布局优化与技术实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着科技的飞速发展，图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）凭借其强大的并行计算能力，在众多领域得到了广泛应用。在人工智能与深度学习领域，GPU为深度神经网络模型的训练和推理提供了强大的算力支持，大大加速了模型的训练过程，推动了图像识别、自然语言处理、无人驾驶等技术的发展。例如，谷歌的AlphaFold项目利用GPU加速计算，成功预测蛋白质结构，为生命科学研究带来了重大突破。在科学计算与模拟领域，GPU的高并行处理能力使得气象模拟、天体物理学模拟、分子动力学