精品文档---下载后可任意编辑OpenHMPP+到 CUDA 源到源翻译系统的设计与实现的开题报告一、讨论背景与意义并行计算已经成为当今计算机领域的主流技术。在高性能计算领域，GPU 和 FPGA 等专用硬件架构已经成为加速并行计算的重要方式。而在GPU 加速计算中，CUDA 已经成为最常用的 GPU 编程框架之一。然而，由于 OpenACC 和 OpenMP 等通用、容易上手的编程模型的进展，对于一些应用程序而言，OpenACC 和 OpenMP 等高级编程模型也成为了常用的并行编程方式。在行业应用领域，不同的开发者和团队可能会使用不同的编程模型，因此，源到源翻译对于实现跨编程模型的代码重构、优化具有重要的意义。本文要实现的是 OpenHMPP+到 CUDA 源到源翻译系统的设计与实现。二、主要讨论内容本文的主要讨论内容是 OpenHMPP+到 CUDA 源到源翻译系统的设计与实现。具体的讨论内容包括：1. 讨论 OpenHMPP+和 CUDA 编程模型，分析两者的语言特点、特色及差异。2. 设计并实现 OpenHMPP+到 CUDA 源到源翻译系统，主要包括：待翻译代码的输入、中间代码生成、CUDA 代码生成、CUDA 代码输出等步骤。3. 对翻译系统进行测试和性能分析，验证翻译器的正确性和效果。三、拟采纳的主要技术路线与方法在本文所设计实现的 OpenHMPP+到 CUDA 源到源翻译系统中，主要采纳以下技术路线和方法：1. 翻译系统的基础实现将采纳 Python 语言。2. 利用 Clang 和 LLVM 编译器作为前端和中间件，将OpenHMPP+代码转换成中间表示。3. 对于中间表示，根据 CUDA 语法结构进行相应的转换处理，以生成等效的 CUDA 代码。精品文档---下载后可任意编辑4. 采纳性能测试套件和大规模并行应用程序进行测试，对翻译器进行性能和正确性验证。四、论文预期达到的目标完成 OpenHMPP+到 CUDA 源到源翻译系统的设计与实现，并达到下列目标：1. 实现能够准确地将 OpenHMPP+代码转换成等效的 CUDA 代码的翻译系统。2. 对翻译器进行性能测试和正确性验证，并在测试中得到较好的结果。3. 在实现过程中，总结出实现源到源翻译的一些通用技术方法和实践经验。五、拟定完成时限本文计划完成时间为 20 周。其中，第 1 周至第 3 周完成OpenHMPP+和 CUDA 的文献调研和语言分析；第 4 周至第 8 周完成源到源翻译系统的设计和实现；第 9 周至第 15 周完成测试和性能评估；第16 周至第 20 周完成论文撰写和答辩准备。
