申请/专利权人：西南科技大学

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117573072A

主分类号：G06F7/575

分类号：G06F7/575;G06F9/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于CUDA的大整数计算方法、设备及存储介质，涉及科学计算领域，解决了传统的大整数计算方法难以移植在GPU上执行的问题，其技术方案要点是：主机端加载待处理数据，并转化为列式存储结构，通过统一内存技术写入本地内存，同时将此块内存的元数据信息同步给设备端，主机端发送计算指令到设备端；设备端收到计算指令，将需要计算的列式存储结构加载到显存，转化为行式存储结构，执行具体的计算逻辑，得到行式计算结果，转化为列式写入显存，同时通知主机端计算已完成；主机端收到设备端的通知之后，利用统一内存技术从内存中获取计算结果。实现了一个能够运用于Nvidia系列GPU当中的大整数计算库。

主权项：1.一种基于CUDA的大整数计算方法，其特征在于，应用于主机端CPU，包括：S1、加载待处理数据，将所述待处理数据表示为行式存储结构，根据设备端GPU的计算核心将行式存储结构转化为列式存储结构，所述列式存储结构用于指示所述待处理数据的存取方式；S2、通过统一内存技术将所述列式存储结构写入本地内存，同时将此块内存的元数据信息同步给设备端GPU；S3、发送计算指令到设备端GPU，所述设备端GPU用于接收主机端CPU发送的计算指令，根据所述元数据信息将内存中的列式存储结构加载到显存中，读取显存中的列式存储结构，将列式存储结构转化为行式，执行具体的计算逻辑，得到行式计算结果，将所述行式计算结果转化为列式并写入显存，同时通知主机端CPU计算已完成；S4、收到设备端GPU的通知后，采用统一内存技术将列式计算结果从显存加载到内存，并从内存获取计算结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南科技大学 一种基于CUDA的大整数计算方法、设备及存储介质

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