数据集概述
本数据集围绕动态自适应块结构笛卡尔网格上的双曲有限体积求解器，针对OpenMP框架下GPU内存管理瓶颈问题展开研究，包含相关优化方案、实验结果及代码文件，为高性能计算中GPU卸载优化提供数据支持。
文件详解
- 文档文件：
- Artifact Description.pdf：PDF格式，可能包含研究方法、实验设计及数据集说明
- AMD Results.pdf：PDF格式，AMD平台实验结果报告
- Compiler Bugs.pdf：PDF格式，编译器问题相关文档
- 代码文件：
- create-weak-plot.py：Python脚本，生成弱扩展性实验图表
- create-strong-plot.py：Python脚本，生成强扩展性实验图表
- generate_results.sh：Shell脚本，用于执行实验并生成结果
- 压缩包文件：
- nvidia-user-managed.zip：NVIDIA平台用户管理内存方案的代码/数据压缩包
- amd-map.zip：AMD平台map内存方案的代码/数据压缩包
- nvidia-map.zip：NVIDIA平台map内存方案的代码/数据压缩包
- nvidia-cuda-managed.zip：NVIDIA平台CUDA管理内存方案的代码/数据压缩包
- amd-user-managed.zip：AMD平台用户管理内存方案的代码/数据压缩包
适用场景
- 高性能计算研究：分析OpenMP框架下GPU卸载的内存管理瓶颈及优化方案
- 计算流体力学优化：研究有限体积法求解器在GPU加速中的性能提升策略
- 异构计算平台对比：对比NVIDIA与AMD平台在不同内存管理方案下的计算效率
- 并行编程教学：作为GPU卸载优化及内存管理案例用于教学实践
