1、近幾年來，擁有著強大并行處理能力的GPU（Graphic Process Unit）得到了飛速的發(fā)展，從而也使得CPU/GPU的架構(gòu)越來越流行。目前除了使用顯式的編程方法比如NVIDIA提供的CUDA（Compute Unified Device Architecture）以及AMD的Stream SDK外，我們并無其它方式來挖掘GPU的并行處理能力。
　　然而在使用顯式編程的過程中我們也會碰到重寫源代碼的耗時問題跟二進制不兼容性

2、問題。一方面，當前有著很多的計算型密集型程序是采用C、C++或其它高級編程語言編寫，而這些應(yīng)用如果想要使用GPU的并行處理能力來縮短程序的執(zhí)行時間，那么采用顯式編程的方式來修改或是重寫整個源代碼是不可避免的，而更為糟糕的是有些時候我們根本拿不到程序的源代碼；另一方面，即使這些應(yīng)用的源代碼按要求被重寫后也會產(chǎn)生二進制不兼容性問題：一個在顯式編程環(huán)境下編譯的可執(zhí)行程序在不同廠商，哪怕是同一廠商的不同型號GPU上將無法或無法正常運行。

3、　　為了解決重寫源代碼的耗時跟二進制不兼容性問題，本文的研究目的是通過擴展自主研發(fā)的多源多目標的動態(tài)二進制翻譯系統(tǒng)Crossbit來提供一種虛擬執(zhí)行環(huán)境，既能有效地解決重寫源代碼的問題，亦能自動地使用GPU的強大并行處理能力，最終使得部分的計算密集型應(yīng)用獲得5-8倍的性能提升。其原理是通過靜態(tài)與動態(tài)的二進制分析技術(shù)從二進制文件中提取潛在的可并行代碼，然后通過多面體模型分析將那些沒有數(shù)據(jù)依賴的可并行代碼并將其放到GPU上加速，最終將執(zhí)行結(jié)

4、果拷貝到主存的相應(yīng)位置，而那些不可以放到GPU上執(zhí)行的部分則采用正常的動態(tài)二進制翻譯執(zhí)行。由于計算密集型應(yīng)用的大部分時間用于計算，因而GPU的加速性能使得這些應(yīng)用的整體性能得到了很大的提升。
　　本文的主要創(chuàng)新點和意義在于：1）提出一種適合于計算密集型應(yīng)用的虛擬執(zhí)行環(huán)境，有效地屏蔽了使用顯式編程去重寫源代碼來使用GPU的問題；2）利用二進制分析技術(shù)與多面體模型提取二進制可執(zhí)行程序中的可并行部分，為之后的GPU加載并執(zhí)行這些可并行部