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文档摘要

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基于LLVM的异构编译优化：方法、实践与性能提升研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着计算机技术的飞速发展，传统的单一处理器架构逐渐难以满足日益增长的计算需求。在大数据、人工智能、云计算等领域，数据量的爆炸式增长和复杂算法的广泛应用，对计算性能提出了极高的要求。异构计算作为一种新兴的计算模式，应运而生并成为计算机领域的重要研究方向。

异构计算的核心优势在于能够将计算任务合理地分配给最适合的处理器，从而显著提高系统的性能和能效。以人工智能领域的深度学习任务为例，GPU凭借其强大的并行计算能力，在矩阵运算等操作上比CPU快数十倍甚至数百倍。通过将深度学习模型的训练任务分配给GPU