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基于CUDA的高速并行小波算法及其在电力系统谐波分析中的应用
被引量：
19
1
作者
韩志伟
刘志刚
+1 位作者
鲁晓帆
周登登
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期98-101,105,共5页
针对小波分解计算速度慢、实际工程应用少的问题,采用图形处理器(GPU)作为计算平台,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)的细粒度高速并行小波分解算法。通过分析小波Mallat算法的并行性,并考虑GPU单个处理单元计算能力相对较弱的特点及...
针对小波分解计算速度慢、实际工程应用少的问题,采用图形处理器(GPU)作为计算平台,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)的细粒度高速并行小波分解算法。通过分析小波Mallat算法的并行性,并考虑GPU单个处理单元计算能力相对较弱的特点及CUDA的多层式存储器结构、多层式线程组织结构和单指令流多线程流(SIMT)体系结构,采用数据分组及轻量级线程任务分解的方式,提出了适合CUDA程序设计模型的高速并行小波分解算法,并将其用于电力系统谐波分析。实验证明,该算法相对于CPU串行小波分解和Matlab engine小波分解的计算耗时,最高可分别达到26倍和65倍的速度提升,且算法具有线性加速能力。
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关键词
电力系统
并行小波算法
计算统一设备架构
图形处理器
谐
波
分析
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职称材料
题名
基于CUDA的高速并行小波算法及其在电力系统谐波分析中的应用
被引量：
19
1
作者
韩志伟
刘志刚
鲁晓帆
周登登
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期98-101,105,共5页
基金
教育部新世纪优秀人才支持计划(NECT-08-0825)
教育部霍英东青年教师基金(101060)
四川省杰出青年基金(07ZQ026-012)~~
文摘
针对小波分解计算速度慢、实际工程应用少的问题,采用图形处理器(GPU)作为计算平台,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)的细粒度高速并行小波分解算法。通过分析小波Mallat算法的并行性,并考虑GPU单个处理单元计算能力相对较弱的特点及CUDA的多层式存储器结构、多层式线程组织结构和单指令流多线程流(SIMT)体系结构,采用数据分组及轻量级线程任务分解的方式,提出了适合CUDA程序设计模型的高速并行小波分解算法,并将其用于电力系统谐波分析。实验证明,该算法相对于CPU串行小波分解和Matlab engine小波分解的计算耗时,最高可分别达到26倍和65倍的速度提升,且算法具有线性加速能力。
关键词
电力系统
并行小波算法
计算统一设备架构
图形处理器
谐
波
分析
Keywords
power system
parallel wavelet algorithm
CUDA
GPU
harmonic analysis
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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1
基于CUDA的高速并行小波算法及其在电力系统谐波分析中的应用
韩志伟
刘志刚
鲁晓帆
周登登
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2010
19
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参考文献
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