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题名基于GPU多流并发并行模型的NDVI提取算法
被引量：3
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作者
左宪禹
张哲
苏岳瀚
刘扬
葛强
田军锋
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机构
河南大学计算机与信息工程学院数据与知识工程研究所
河南省大数据分析与处理重点实验室
中国科学院空天信息创新研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期25-29,共5页
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基金
国家重点研发计划课题(2017YFD0301105)
国家自然科学基金(U1704122,U1604145)
河南省重点研发与推广专项(182102210242,182102110065,192102210096)。
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文摘
利用GPU进行加速的归一化差分植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)提取算法通常采用GPU多线程并行模型,存在弱相关计算之间以及CPU与GPU之间数据传输耗时较多等问题,影响了加速效果的进一步提升。针对上述问题,根据NDVI提取算法的特性,文中提出了一种基于GPU多流并发并行模型的NDVI提取算法。通过CUDA流和Hyper-Q特性,GPU多流并发并行模型可以使数据传输与弱相关计算、弱相关计算与弱相关计算之间达到重叠,从而进一步提高算法并行度及GPU资源利用率。文中首先通过GPU多线程并行模型对NDVI提取算法进行优化,并对优化后的计算过程进行分解,找出包含数据传输及弱相关性计算的部分;其次,对数据传输和弱相关计算部分进行重构,并利用GPU多流并发并行模型进行优化,使弱相关计算之间、弱相关计算和数据传输之间达到重叠的效果;最后,以高分一号卫星拍摄的遥感影像作为实验数据,对两种基于GPU实现的NDVI提取算法进行实验验证。实验结果表明,与传统基于GPU多线程并行模型的NDVI提取算法相比,所提算法在影像大于12000*12000像素时平均取得了约1.5倍的加速,与串行提取算法相比取得了约260倍的加速,具有更好的加速效果和并行性。
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关键词
NDVI
GPU多流并发模型
遥感信息提取
计算通讯重叠
并行加速
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Keywords
NDVI
GPU parallel model
Remote sensing information extraction
Overlap
Parallel acceleration
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名高能物理实验中数据传输系统的研究与实现
被引量：1
- 2
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作者
曾珊
齐法制
王萌
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机构
中国科学院高能物理研究所计算中心
山东大学物理学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期93-95,108,共4页
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基金
科技部973项目(2006CB808104)资助
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文摘
高能物理实验每天会产生大量的实验数据,由于高能物理实验本身的跨地域的建设特性,这些实验数据需要传输到远程的数据和计算中心进行离线分析。如何将这些数据实时、可靠、高效地传输到远程的数据和计算中心则是目前高能物理实验中需要解决的一个重要问题。介绍了一种高能物理环境下支持大批量数据传输的实时系统。系统提供了与数据产生系统和数据管理系统的接口,并实现实验数据从实验现场到数据中心和计算中心的可靠传输。目前该系统具有的功能包括:多路径源数据扫描、数据传输、数据缓冲区自动释放、传输过程管理、数据传输过程和性能监视、传输过程日志记录等。为了解决广域网上高延迟的特性,提高网络传输效率,系统应支持多流并发传输,同时支持数据中继服务,从而解决传输过程中由于网络或者某一传输节点失效造成的单点故障问题,提高系统自身的健壮性和可靠性。实验表明,该系统在高能物理实验数据的传输过程中具有良好的效果。
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关键词
大批量数据
实时传输
可靠传输
多流并发
数据中继
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Keywords
Mass data； Real-time transmission； Reliable transmission； Multi-flow concurrency； Data relay
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分类号
TP393.07
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于GPU加速的脉冲多普勒雷达信号处理
被引量：9
- 3
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作者
龚昊
刘莹
冯建周
赵仁良
冷佳旭
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机构
中国科学院大学计算机科学与技术学院
中国科学院大学数据挖掘与高性能计算实验室
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第7期1141-1149,共9页
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基金
国家自然科学基金(71671178)。
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文摘
雷达信号处理算法的高性能实现是雷达系统中的关键技术。传统雷达信号处理算法的高性能加速主要依赖DSP和FPGA等专用设备,而它们具有开发周期长、调试难度大、成本高等缺点。GPU作为通用设备,特别适合处理雷达信号这种大规模数据。目前,GPU加速雷达信号处理的成果大多集中在SAR成像等应用领域,针对脉冲多普勒雷达相关研究还比较少。为了满足雷达回波数据对吞吐量和处理实时性的高要求,提出了基于网格跨步并行的细粒度并行化、基于多CUDA流的粗粒度并行化和基于并行扫描的数据预处理等优化技术。从性能测试和误差分析等多角度评估了算法的实时性和准确性,在所使用的硬件平台上相比于传统CPU实现达到了300倍以上的加速比,并优于其它已有的CUDA加速的脉冲多普勒雷达信号处理算法。
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关键词
脉冲多普勒雷达
GPU并行计算
网格跨步并行
多流并发
并行扫描
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Keywords
pulsed Doppler radar
GPU parallel computing
grid striding parallism
multi-stream parallism
parallel scan
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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