GPU加速的高精度数字地面模型建模方法

以曲面轮为基础发展的高精度曲面建模方法（HASM）可以建立具有高精度的数字高程模型,但使用该方法需要求解偏微分方程离散产生的大规模线性方程组,计算量巨大,严重制约了对大规模数据的模拟应用;而现代GPU技术的发展使GPU越来越广泛地应用于通用计算加速。为了提高HASM方法的模拟速度,把高精度曲面模拟与GPU通用技术相结合,提出了GPU加速的高精度曲面建模方法。把HASM模拟过程中的有限差分离散、离散后的大规模线性系统求解分别使用GPU进行分解,使用共轭梯度（CG）和预处理共轭梯度方法（PCG）将求解任务分解为可以并行处理的独立的多任务,使得计算任务并行化,同时并行运行大规模线程,每个线程执行一个独立的任务,充分利用了现代GPU强大的通用计算能力,并行处理以获得加速。利用并行化加速的高精度曲面建模算法使用英伟达公司的统一计算开发架构（CUDA）编程实现,GPU采用该公司的Quadro 2000。分别应用该算法进行了数值实验和实际项目区数字高程模型（DEM）模拟实验。实验结果表明,充分利用GPU的并行处理能力加速后的HASM方法,在保证达到相同曲面模拟的精度条件下,和传统的CPU方法相比,算法可以获得超过一个数量级的加速。     

基于GPU的LARED-P算法加速

GPU拥有几百GFlops甚至上TFlops的浮点计算能力,将GPU应用于粒子模拟,可有效提高大规模粒子模拟的速度,降低计算成本。本文利用GPU加速三维激光等离子体模拟算法LARED-P,提出了基于CPU+GPU的任务划分、GPU上任务分解、大规模计算核心的分解方法,结合使用了寄存器、纹理内存对算法进行加速。在双精度条件下,移植后的算法在工作频率为1.44GHz的NVIDIA Tesla S1070的单个GPU上获得了相当于主频2.4GHz的Intel(R)Core(TM)2 Quad CPU Q6600单核的6倍加速比。     

基于GPU加速的图像双向相似性计算

针对双向相似性计算在CPU下串行计算效率低下,无法满足实际需求的问题,利用该计算中数据独立性的特点,应用CUDA编程模型实现基于GPU加速的图像双向相似性计算。与CPU相比,在392x300的分辨率实验下,该算法在GPU上可获得超过1200倍的加速比。     

GPU集群下第一原理非局部映射势能计算

平面波赝势密度泛函（PWP-DFT）计算是材料计算中应用最广泛的方法,其中映射计算是PWP-DFT方法求解自洽迭代中重要的一部分。针对映射势能计算成为软件加速的瓶颈,提出了针对该部分的图形处理器(GPU)加速算法,其中考虑GPU的特点:1）使用了新的并行机制求解非局部映射势能;2）重新设计了数据分布结构;3）减少内存的使用;4）提出了一种解决算法中数据相关问题的方法。最终获得了18~57倍加速,使每步分子动力学模拟最终降为12s。详细分析了该模块在GPU平台上的测试时间,同时对该算法在GPU集群上的计算瓶颈进行了讨论。     

利用并行GPU对分层分布式狄利克雷分布算法加速

分层分布式狄利克雷分布(HD-LDA)算法是一个对潜在狄利克雷分布(LDA)进行改进的基于概率增长模型的文本分类算法,与只能在单机上运行的LDA算法相比,可以运行在分布式框架下,进行分布式并行处理。Mahout在Hadoop框架下实现了HD-LDA算法,但是因为单节点算法的计算量大,仍然存在对大数据分类运行时间太长的问题。而大规模文本集合分散到多个节点上迭代推导,单个节点上文档集合的推导仍是顺序进行的,所以处理大规模文本集合时仍然需要很长时间才能完成全部文本的分类。为此,提出将Hadoop与图形处理器(GPU)相结合,将单节点文本集合的推导过程转移到GPU上运行,实现单节点多个文档并行推导,利用多台并行的GPU对HD-LDA算法进行加速。应用结果表明,使用该方法能使分布式框架下的HD-LDA算法对大规模文本集合处理达到7倍的加速比。     

快速EZC-DCT地形压缩算法的并行优化

为能够在大规模地形实时渲染中提高渲染及数据压缩的速率,提出一种利用GPU并行优化的快速EZC-DCT地形压缩算法。采用二维快速DCT变换代替EZC-DCT算法中的DCT变换,在利用GPU对算法进行并行加速的基础之上,对算法的并行方案进行优化改进,更加有效地利用GPU强大的并行计算能力,分担CPU的负荷,快速完成相关计算。实验结果表明,该算法帧速率比原EZC-DCT方法提升约10个百分点,满足地形渲染的实时性要求。     

基于GPU的CUDA应用开发环境构架

随着GPU(graphics processing unit,图像处理单元)的快速发展,其强大的计算能力使得GPU由最初仅用于加速图形计算,越来越多地应用到非图形领域的计算。在CPU-GPU体系中,CPU负责进行复杂的逻辑运算和事务管理等不适合并行处理的数据计算,GPU负责进行计算密集度高、逻辑分支简单的适合并行处理的大规模数据计算。CPU-GPU体系的不断完善,使得利用GPU来加速大规模科学计算成为了一种必然趋势。着眼GPU的应用开发,介绍在windows环境下CUDA+VS2008开发平台的构架,并对该构架下GPU与CPU的科学计算性能进行比对。     

基于GPU的轮廓提取算法的并行计算方法研究

为解决高质量的轮廓提取算法计算复杂、实时性差的问题,基于GPU并行计算架构提出了一种针对高质量的轮廓提取算法——Pb(probability boundary,概率轮廓)提取算法的高效并行计算方法。重点讨论了如何利用多计算单元加速计算最耗时的梯度计算部分。详细介绍了多方向直方图并行统计机制及χ2并行计算中访存冲突避免机制。对比实验表明,在GPU上基于该并行方法的轮廓提取相比传统CPU方式具有明显加速效果,且随着图像分辨率变大,加速效果更加明显,例如图像大小为1024×1024时可获得160倍的加速;此外,基于伯克利标准测试集验证了该并行方法可保持原有算法的计算准确度。为大规模图像数据智能分析中的轮廓提取提供了快速、实时的计算方法。     

基于GPU的K-近邻算法实现

K-近邻计算在数据集规模较大时计算复杂度较高,因此,利用图形处理器( GPU )强大的并行计算能力对K-近邻算法进行加速。在分析现有K-近邻算法的基础上,针对该算法时间开销过大的问题,结合GPU的体系结构特征实现基于GPU的K-近邻算法。利用全局存储器的合并访问特性,提高GPU全局存储器访问数据的效率,通过事先过滤数据的方法来减少参与排序的数据量,进而减少排序阶段的线程串行化时间。在 KDD, Poker, Covertype 3个数据集上进行实验,结果表明,该实现方法在距离计算阶段每秒执行的浮点运算次数为266.37×109次,而排序阶段为26.47×109次,优于已有方法。     

基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现

针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题, 进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析, 结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术, 设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构（CUDA）, 使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库, 从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明, 相对于基于CPU的串行计算方法, 在求解收敛性一致的前提下, 基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。     

基于GPU的快速Level Set图像分割

水平集(1evel set)图像分割方法是图像分割中的一个重要方法，但是该算法的计算量大，往往不能达到实时处理的要求。给出了利用新一代的可编程图形处理器(GPU)实现level set的加速算法。首先介绍了如何在GPU上利用片元渲染程序进行网格化的线性运算和有限差分PDE计算，把level set方法的离散化算子映射到GPU上。由于以数据流处理方式的GPU的存储访问快，具有并行运算能力，同时level set算法演化的显示不再需要把数据从CPU传到GPU，因此较大地提高了算法速度与交互显示。文中实现并测试了一个与初始化状态独立的二维level set的算子用于图像分割，并对其运算结果和性能进行了比较，结果表明该方法具有更快的速度。     

图形处理器通用计算的实现与验证

讨论了显示卡用于通用科学计算的问题,并以大型矩阵的基本运算问题详细比较了CPU和GPU计算之间的差别。在基本的矩阵运算中,运用适当的矩阵分块,GPU的计算速度比CPU快50倍左右。而且,显示卡低廉的价格为更多科研工作者实现大规模运算提供了可能。     

并行时空处理模型下的快速N-body算法

图形处理器(graphic processing unit,GPU)的最新发展已经能够以低廉的成本提供高性能的通用计算。基于GPU的CUDA(compute unified device architecture)和OpenCL(open computing language)编程模型为程序员提供了充足的类似于C语言的应用程序接口(application programming interface,API),便于程序员发挥GPU的并行计算能力。采用图形硬件进行加速计算,通过一种新的GPU处理模型——并行时间空间模型,对现有GPU上的N-body实现进行了分析,从而提出了一种新的GPU上快速仿真N-body问题的算法,并在AMD的HD Radeon 5850上进行了实现。实验结果表明,相对于CPU上的实现,获得了400倍左右的加速;相对于已有GPU上的实现,也获得了2至5倍的加速。     

分块LOD连续非线性分布的地形渲染

基于四叉树的数据结构,提出了一种适于GPU批处理的地形可视化算法,以地形分块作为基本的处理单元,使用同一个顶点缓冲区对象实现所有地形块三角形集的渲染,提出了地形分块非线性分布的LOD选取函数,通过提出的地形块综合平滑因子,在顶点着色器上实现了高程值的平滑过渡,给出了GPU上算法的处理过程。实验对比结果表明,该算法地形绘制LOD层次调节方便,具有较高的地形渲染效率。     

在线光束平差法的高速计算方法研究

光束平差法（bundle adjustment,BA）是同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）后端优化的关键技术。在线使用光束平差时能否满足实时性要求,是将其应用于自动驾驶车端等实时系统的关键因素。首先分析特定场景中SLAM数据特点,提出滑动窗口机制降低计算规模;分析局部BA计算中稀疏矩阵性质提升算法的可并行性;最后基于嵌入式GPU对算法进行并行加速。将其应用于车载SLAM系统并在真实场景下测试,实验结果表明,在AGX Xavier嵌入式GPU上,针对720P道路场景,该方法比同平台CPU上处理性能平均提升4.8倍,可以处理15 fps的相机位姿地图数据,满足了30 fps的视频处理需求,达到了车载系统的实时性要求。     

非规则流中高维数据流典型相关性分析并行计算方法

为了满足在计算资源受限的环境下高维数据流处理的实时性要求,提出一种方法——基于GPU(graphic processing unit)的非规则流中高维数据流的处理模型和具体的可行架构,并分析设计了相关的并行算法.该六层模型是将GPU处理数据的高宽带性能结合进滑动窗口中数据流的分析,进而在该框架下基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,简称CUDA),使用数据立方模型以及降维约简技术并行分析了多条高维数据流的典型相关性.理论分析和实验结果均表明,该并行处理方法能够在线精确地识别同步滑动窗口模式下高维数据流之间的相关性.相对于纯CPU方法,该方法具有显著的速度优势,很好地满足了高维数据流的实时性需求,可以作为通用的分析方法广泛应用于数据流挖掘领域.     

GPU加速分子动力学模拟的热力学量提取*

近年来,统一计算设备架构(CUDA)的提出和图形处理器（GPU）快速提升的并行处理能力和数据传输能力,使得基于CUDA的GPU通用计算迅速成为一个研究热点。针对含有大规模分子动力学模拟的热力学量提取效率低下的问题,提出了分子动力学模拟的热力学量提取的新方法,利用CUDA设计了并行算法,实现了利用GPU加速分子动力学模拟的热力学量提取。实验结果表明,与基于CPU的算法相比, GPU可以提高速度500倍左右。     

An efficient GPU out‐of‐core framework for interactive rendering of large‐scale CAD models

Real‐time rendering of large‐scale engineering computer‐aided design (CAD) models has been recognized as a challenging task. Because of the constraints of limited graphics processing unit (GPU) memory size and computation capacity, a massive model with hundreds of millions of triangles cannot be loaded and rendered in real‐time using most of modern GPUs. In this paper, an efficient GPU out‐of‐core framework is proposed for interactively visualizing large‐scale CAD models. To improve efficiency of data fetching from CPU host memory to GPU device memory, a parallel offline geometry compression scheme is introduced to minimize the storage cost of each primitive by compressing the levels of detail (LOD) geometries into a highly compact format. At the rendering stage, occlusion culling and LOD processing algorithms are integrated and implemented with an efficient GPU‐based approach to determine a minimal scale of primitives to be transferred for each frame. A prototype software system is developed to preprocess and render massive CAD models with the proposed framework. Experimental results show that users can walkthrough massive CAD models with hundreds of millions of triangles at high frame rates using our framework. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。