基于图形处理器的形态学重建系统

形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作，直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器（CPU）的形态学重建系统计算效率不高的问题，提出了使用图形处理器（GPU）来加速形态学重建。首先，设计了适合GPU处理的数据结构：并行堆集群；然后，基于并行堆集群，设计和实现了一套基于GPU的形态学重建系统。实验结果表明，相比传统基于CPU的形态学重建系统，基于GPU的形态学重建系统可以获取超过20倍的加速比。基于GPU的形态学重建系统展示了如何把基于复杂数据结构的软件系统高效地移植到GPU上。     

一种基于GPU的宽带数字信号多路下变频器的高效实现

随着无线电的广泛使用，而频段资源相对狭窄，对于频段上信号的管理要求越来越高，为确保频段的合理管控，提出了针对宽带数字信号的多路下变频器结构，用来实现对信号的高效检测，以检测出不合法的用户，在 GPU(Graphic Procession Unit)强大的多核并行计算平台上，采用高效的均匀DFT(DiscreteFourier Transform)分析滤波器组的多相结构对其进行了实现，该实现利用计算机显卡，在 Windows平台下全部采用软件算法，无需额外的硬件辅助，对带宽2ＭＨｚ的宽带信号，能并行实时输出100路窄带信号。     

5G关键业务场景的专利分析

本文介绍了5G三大关键业务场景和典型应用,并对5G关键业务场景进行了专利检索和分析。中美日韩四国的公司在所有专利权人中占比最高,前15位专利权人所拥有的专利申请数占到总数的76%左右,高通、华为、LG和三星稳占各场景的前四位。     

有限元SN中子输运模拟的区域分解并行

确定论中子输运方法具有计算速度快、可获取物理量的精细场分布、可高效多物理耦合等优点，随着有限元方法在中子输运模拟中的应用，复杂几何结构、大尺度下的屏蔽问题和临界问题都能得到高保真建模和分析。离散纵标（S_N）法是求解中子输运方程的有效数值方法，基于OpenMP并行机制对各独立离散方向进行并行求解，可提高S_N输运模拟的计算速度，但并行规模较有限。对几何空间进行区域分解并采用MPI并行机制，可实现大规模并行扩展，进而实现对大型问题的高精度快速求解。本文采用并行自适应非结构网格应用框架JAUMIN进行区域分解和进程间通信，通过并行S_N扫描实现了自主有限元输运程序ENTER的高效并行，完成正确性检验后在天河Ⅱ号超级计算机上使用1 440个CPU核完成了1.43×10⁷网格单元、2.81×10⁹自由度规模问题的测试，计算时间约7.4 h。表明该程序具备了有效模拟大型复杂结构中子输运问题的能力，具有一定工程应用价值。     

基于PAAG的图像处理算法并行化设计

针对图形处理中的Gamma校正算法和平均滤波算法,在多态并行阵列机上进行并行化设计。该设计利用多线程调度模式将算法中不相关程序分为多个线程相互填充,减少线程的阻塞等待时间,最后将多线程程序映射到阵列机上实现算法的并行化。仿真结果表明,Gamma校正算法在单线程下运行消耗时间是多线程的3.5倍,平均滤波算法在单线程下运行消耗时间是多线程的2.2倍。     

利用MPI构建柔性数据处理系统

为了提升在线应用程序进行大数据量统计时的速度,设计独立的基于消息传递接口MPI(Message Passing Interface)的并行数据处理服务模型,与客户应用程序一同建立了柔性数据处理系统。阐述客户程序和并行服务系统的互联结构和工作方式,按照"先判断后处理"的工作思想,客户程序根据运算规模确定是否调用并行服务程序。并行服务程序由监听程序、临时工作程序和一组用于服务的并行程序组成,设计了基于可扩展标记语言的通信协议,实现了并行服务系统与客户程序之间的数据交换。实验比较了串行、MPI并行和Java多线程程序的耗时,结果表明MPI并行程序比其他两种方式具有明显的优势。