研究背景
Stencil计算是一种常见于气候模拟和图像处理等领域的数值计算，特点是每个元素的值更新依赖于其周围的元素。
随着数据量增大，GPU的显存往往无法容纳全部数据，必须采用Out-of-Core计算（即数据分块、分批处理）。
GPU上的Out-of-Core Stencil计算有多种加速方法，包括Temporal Blocking（时空分块）、数据重用和数据压缩。
研究问题
在实际应用中，需要设定3个主要执行参数：时空分块步数 b、数据块（chunk）大小 c，以及是否使用数据压缩 d。
不同参数组合对运行效率影响巨大，但参数调优通常需要反复试验、消耗大量时间和计算资源。
难点在于如何在程序实现前，利用已有的内存内（in-core）结果和理论模型，自动选出能缩短执行时间的最优参数组合。
论文贡献
提出了一套基于解析性能预测模型的参数选定方法，可以在不需要完整实现Out-of-Core程序的情况下，预先推算出高性能的参数组合(b, c, d)。
分别针对是否启用数据压缩，推导出两组参数(b0, c0, 0)与(b1, c1, 1)，并对其预估运行时间T0、T1进行比较，最终选择更优的方案应用于实际计算。
主要思路：
通过分析和实验，发现短执行时间的参数组合一般具备“分块步数b尽可能大，chunk大小c也尽量大”的特性，但需满足GPU显存约束及数据重用的边界限制。
设计了自动搜索算法，先最大化b，再在允许范围内最大化c。
利用性能模型，结合in-core测试数据、硬件性能等，估算不同参数下的实际执行时间。
实验与结果
在8种不同类型的Stencil计算、2种GPU环境下进行共16组测试，对所有可能的参数组合进行了实测比对。
结果显示，所提方法有10组实验可以选出真正最优参数，其余组最大相对误差也仅10.2%；用前5名参数组合建模时，最大误差更小，仅2.8%。
说明该方法无需反复试错即可自动选出性能最优或近优的执行参数。
关键词
GPU、Out-of-Core Stencil计算、性能预测模型、数据压缩
一句话总结：
本论文提出了一种无需反复试错、基于理论性能预测模型的GPU Out-of-Core Stencil计算加速参数自动选定方法，并通过实验验证了其准确性和实用价值，对大规模科学计算等实际应用具有重要意义。