CPU-GPU协同计算的遥感仿真图像MTF退化并行算法

在遥感图像仿真中,为了定量模拟并分析平台抖动、探测器电子特性、大气衰减等因素对遥感成像质量的影响,需要有效计算遥感系统的调制传递函数MTF,并将其快速作用到仿真图像上。然而,由于遥感仿真图像的大数据量特性以及MTF退化包含多个计算密集型算法,使得计算效率成为一个瓶颈问题。为此,根据已有研究提出的MTF计算模型,分析了遥感仿真图像MTF退化的一般流程及主要环节的算法复杂度。在此基础上,提出了一种CPU-GPU协同计算的遥感仿真图像MTF退化并行算法。实验结果表明,该并行算法有效地发挥了GPU并行计算能力,并明显提高了MTF退化处理效率。     

基于GPU的遥感图像IHS小波融合并行算法设计与实现

遥感图像融合是遥感图像应用的一个重要处理步骤。随着遥感图像数据规模与融合算法计算复杂度的增大,遥感图像融合面临着处理速度的挑战。最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算的应用得到了快速发展。本文基于GPU编程模型和硬件特性,深入研究了遥感图像融合的并行加速算法,提出了适合融合执行流的并行映射模型。本文选取计算量大、计算精度高的IHS增强小波融合算法进行GPU并行设计,并针对主流的GPU平台在数据传输、循环优化、线程设计等方面进行了优化,最后在nVIDIA GTX 460 GPU上进行了实验。实验结果表明,本文设计的并行映射模型及优化策略能够很好地适用于遥感图像融合应用,最大加速比达到了114倍。研究表明,GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景。     

植被覆盖区高光谱蚀变矿物填图

根据典型蚀变矿物诊断性波谱特征,在基岩裸露区利用高光谱遥感技术进行蚀变填图研究取得极大的成功。然而,在植被覆盖严重区,利用高光谱技术进行蚀变矿物填图研究成果较为罕见。本文利用河北省承德市大营子地区Hyperion数据为例,在植被覆盖度大于70％地区,基于综合光谱信息模型,把蚀变矿物信息与背景信息置于相同参考水平理念的基础上,开展了典型蚀变矿物填图研究,蚀变矿物填图结果与野外检查结果吻合较好。最后,根据蚀变矿物组合特征,并结合遥感地质解译结果及地质资料,圈定了找矿有利地段。     

基于GPU的遥感图像融合并行算法研究

基于通用GPU并行计算技术,结合遥感图像数据融合处理特点,利用NVIDIA公司的CUDA编程框架,在其GPU平台上对BROVEY变换和YIQ变换融合算法进行了并行研究与实现.实验结果表明,随着遥感图像融合算法的计算复杂度、融合处理的问题规模逐渐增加,GPU并行处理的加速性能优势也逐渐增大,GPU通用计算技术在遥感信息处理领域具有广阔的应用前景.     

一种基于GPU集群的深度优先并行算法设计与实现

深度优先搜索算法在GPU集群中大型图上的简单执行,会导致线程间的负载不平衡和无法合并内存访问的情况,这使得算法的性能较低.为了明显提高算法在单个GPU和多个GPU环境下的性能,在处理数据之前通过采取一系列有效的操作来进行重新编排.提出了构造线程和数据之间映射的新技术,通过利用前缀求和及二分查找操作来达到完美的负载平衡.为了降低通信开销,对DFS各分支中需要进行交换的边集执行修剪操作.实验结果表明,算法在单个GPU上可以尽可能地实现最佳的并行性,在多GPU环境下可以最小化通信开销.在一个GPU集群中,它可以对合有数十亿节点的图有效地执行分布式DFS.     

栅元有效共振积分的CUDA算法设计与实现

核反应堆中需要实时精确地计算堆芯和增殖材料的有效共振积分或群截面来实现反应堆的安全控制。整个计算过程因为涉及大量的积分运算和庞大的核素截面数据,采用常规的计算方法,计算时耗相当大。基于统一计算设备架构(CUDA)平台,利用图形处理器(GPU)的计算能力,对整个计算过程进行并行化分解,多线程同时运算,大幅度提升计算速度,降低时耗。实验结果表明,在GPU上并行计算所得结果与原始数据没有明显差异,且加速效果显著。     

GPU 上的矩阵乘法的设计与实现

矩阵乘法是科学计算中最基本的操作,高效实现矩阵乘法可以加速许多应用。本文使用NVIDIA的CUDA在GPU上实现了一个高效的矩阵乘法。测试结果表明,在Geforce GTX260上,本文提出的矩阵乘法的速度是理论峰值的97％,跟CUBLAS库中的矩阵乘法相当。     

基于算法生成树的遥感并行算法的设计与实现

对当前遥感影像处理中存在的信息提取速度慢、CPU利用率低的问题进行了分析和讨论,在此基础上提出了算法生成树的概念,并提出了对此生成树的一种并行执行方法;该方法能够提高CPU利用率、缩短算法执行时间算法能够并行执行,试验表明此种方法执行效率比常规算法的效率要高;另外,该算法已在实际项目中得到应用,系统运行稳定,执行效率高.     

基于CUDA平台的遗传算法并行实现研究

CUDA技术方便程序员在GPU上进行通用计算,但并没有提供随机数产生的应用接口。为此,本文提出并实现在CUDA开发平台上并行产生均匀随机数算法,测试证明算法可行。在此基础上优化基本遗传算法,并在GPU上并行实现其所有操作,提高其运行速度和准确度;分析了种群大小和遗传代数对此算法加速比及准确度的影响,并与MAT-LAB工具箱进行比较。实验表明,相比MATLAB遗传算法工具箱,基于CUDA平台实现的遗传算法性能更高,准确度更好。     

基于CUDA的SVM算法并行化研究

SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展,SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中,首先对SVM算法进行分析研究,提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案;其次,进一步研究海量数据的处理,提出海量数据处理的并行化方案;最后,通过实验分析对比了并行化算法的性能。     

基于CUDA的并行K-近邻连接算法实现

针对大规模空间数据的K-近邻连接查询问题,设计了一种CUDA编程模型下K-近邻连接算法的并行优化方法。将K-近邻连接算法的并行过程分两个阶段:1)对参与查询的数据集P和Q分别建立R-Tree索引;2)基于R-Tree索引进行KNNJ查询。首先根据结点所在位置划分最小外包框,在CUDA下基于递归网格排序算法创建R-Tree索引。然后在CUDA下基于R-Tree索引进行KNNJ查询,其中涉及并行求距离和并行距离排序两个阶段:求距离阶段利用每一个线程计算任意两点之间的距离,点与点之间距离的求取无依赖并行;排序阶段将快速排序基于CUDA以实现并行化。实验结果表明,随着样本量的不断增大,基于R-Tree索引的并行K-近邻连接算法的优势更加明显,具有高效性和可扩展性。     

基于CUDA的并行粒子群优化算法研究及实现

应用图形处理器(GPU)来加速粒子群优化(PSO)算法并行计算时,为突出其加速性能,经常有文献以恶化CPU端PSO算法性能为代价。为了科学比较GPU-PSO算法和CPU-PSO算法的性能,提出用"有效加速比"作为算法的性能指标。文中给出的评价方法不需要CPU和GPU端粒子数相同,将GPU并行算法与最优CPU串行算法的性能作比较,以加速收敛到目标精度为准则,在统一计算设备架构(CUDA)下对多个基准测试函数进行了数值仿真实验。结果表明,在GPU上大幅增加粒子数能够加速PSO算法收敛到目标精度,与CPU-PSO相比,获得了10倍以上的"有效加速比"。     

一种基于Dual-GPU的三次卷积插值并行算法研究

针对传统三次卷积插值算法实现遥感图像放大在运算规模、计算速度等方面的不足,结合GPU的高性能计算优势,提出一种基于Dual-GPU(Graphic Processing Unit)的三次卷积插值并行算法(CCPA),即应用GPU的高性能计算技术将传统的三次卷积插值算法进行并行化处理,将图像的像素点个数平均分配给每个线程块,每个线程针对一个像素,线程在GPU中同时执行,以提高其插值效率。实验结果表明,该算法在保持放大后图像质量的同时,速度得到提升,随着图像分辨率的增大,该算法的优势更明显,在分辨率10240*10240的情况下,用GPU处理的速度比CPU提升了97.7%,用双GPU处理的速度是单GPU的2倍,并且在对放大遥感图像的质量和实时性均要求较高如地震、洪水等灾害的情况下,该算法具有实用价值。     

基于GPU的GRAPES数值预报系统中RRTM模块的并行化研究

GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)是由中国气象科学研究院自主研究开发的中国新一代数值天气预报系统,由于其处理的数据量非常庞大以及对实时性的要求较高,因此一直是并行计算领域研究的热点。首次运用GPU(图形处理器)通用计算及CUDA技术对CRAPES_Meso。模式中物理过程的RRTM(快速辐射传输模式)长波辐射模块进行并行化处理。在性能分析的基础上,针对GPU体系结构的特点,从代码优化、存储器优化、编译选项等方面对程序性能进行优化,并取得了14X倍的加速比。经过测试表明,长波辐射RRTM模块在GPU上并行计算过程正确、稳定而且有效,并为GRAPES系统未来在GPU平台上的并行化发展奠定了一定的基础。     

基于CUDA的Adaboost算法并行实现

Adaboost算法是一种用于目标检测的有效算法,自2001年应用于人脸检测以来,陆续有各种改进算法提出,旨在提高检测精度和适用范围.然而,训练一个Adaboost分类器仍然是一个很耗时间的过程.目前,CUDA与Adaboost结合的研究主要集中于在已有分类器的基础上加速目标检测的过程,构建实时目标检测系统.本文对Ad...     

基于GPU的现代并行优化算法

针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高的问题,引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型,然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的5种典型现代优化算法(模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群算法以及人工神经网络)的并行实现过程。通过对比分析在不同环境下测试的实验案例统计结果,指出基于GPU的单指令多线程并行优化策略的优势及其未来发展趋势。     

基于GPU的大规模拓扑优化问题并行计算方法

针对进行大规模拓扑优化问题计算量庞大且计算效率低的问题,设计并实现了一种基于图形处理器(GPU)的并行拓扑优化方法.采用双向渐进结构拓扑优化(BESO)为基础优化算法,采用一种基于节点计算的共轭梯度求解方法用于有限元方程组求解.通过对原串行算法的研究,并结合GPU的计算特点,实现了迭代过程全流程的并行计算.上述方法的程序设计和编写采用统一计算架构(CUDA),提出了基于单元和基于节点的两种并行策略.编写程序时充分使用CUDA自带的各种数学运算库,保证了程序的稳定性和易用性.数值算例证明,并行计算方法稳定并且高效,在优化结果一致的前提下,采用GTX580显卡可以取得巨大的计算加速比.     

基于GPU的分子动力学模拟并行化及实现

分子动力学模拟作为获得液体、固体性质的重要计算手段,广泛应用于化学、物理、生物、医药、材料等众多领域。模拟体系的复杂性和精确性的需求,使得计算量巨大,耗费时间长。并行计算是加速大规模分子动力学模拟的霍要途径。GPU以几百GFlops甚至上I}Flops的运算能力,为分子动力学模拟等的计算密集型应用提供了新的加速方案。提出了一种基于GPU的分子动力学模拟并行算法—oApT-AD,并在OpenCL和CUDA框架下加以实现。,r}能测试显示,在Tesla C1060显卡上,该算法在OpcnCL框架下的实现相对于CPU的串行实现,最高达到120倍加遥比。通过对比发现,该算法在CUDA上的性能与()pcnCI、基本相当。同时,该算法还可以扩展到两块及以上的GPU上,具有良好的可扩展性。