基于图形处理器的划分聚类算法效率研究*

提出一种利用GPU(图形处理器)和CPU的协同计算模式来提高划分聚类算法enhanced_K-means的计算效率。利用GPU多个子素处理器可以并行计算的特性,将算法中比较耗时的欧氏距离计算与比较、中心点改变后簇中没有发生变化的点集合判断步骤由GPU执行,算法其余步骤由CPU执行,使聚类效率得到显著提高。在配有Pentium 4 3.4 GHz CPU和NVIDIA GeForce7800GT显卡的硬件环境下经过实验测试,证明其运算速度比完全采用CPU计算速度要快。这种改进的划分聚类算法适合在数据流环境下     

图形处理器在分层聚类算法中的通用计算研究*

ROCK是一种采用数据点间的公共链接数来衡量相似度的分层聚类方法,该方法对于高维、稀疏特征的分类数据具有高效的聚类效果。其邻接度矩阵计算是影响时间复杂度的关键步骤,将图形处理器(GPU)强大的浮点运算和超强的并行计算能力应用于此步骤,而其余步骤由CPU完成。基于GPU的ROCK算法的运算效率在AMD 643500+ CPU和NVIDIA GeForce 6800 GT显卡的硬件环境下经过实验测试,证明其运算速度比完全采用CPU计算速度要快。改进的分层聚类算法适合在数据流环境下对大量数据进行实时高效的聚类的     

基于图形处理器的数据流快速聚类

在数据流环境下,聚类算法不仅需要有较高的聚类质量,同时需要有实时处理速度.因而,提出了一类基于图形处理器(graphics processing unit,简称GPU)的快速聚类方法,包括基于K-means的基本聚类方法、基于GPU的数据流聚类以及数据流簇进化分析方法.这些方法的共同特点是充分利用了GPU强大的处理能力和流水线特性.与以往具有独立框架的数据流聚类算法不同,这些基于GPU的聚类算法具有同一框架和多种聚类分析功能,为数据流聚类分析提供了统一的平台.从分析可知,数据流聚类分析的核心操作实际上就是距离计算和比较.基于这一认识,利用GPU的子素向量处理功能进行距离计算.性能验证实验是在配有Pentium IV 3.4G CPU和NVIDIA GeForce 6800 GT显卡的PC上进行的.综合分析和实验结果表明,基于GPU的数据流聚类算法比传统的CPU算法平均快7倍,从而为高速数据流应用提供了良好的支持.     

异构集群上的宏基因组聚类优化

宏基因组基因聚类是筛选致病基因的新型方法,其依赖于海量的测序数据、有效的聚类算法以及高效的计算机来实现。相关系数矩阵的计算是进行聚类前必须完成的操作,占总计算量的比重较大。以某基因库为例,包含1300个样本、每样本百万基因的数据,单线程运行需要27年。充分发挥多核CPU的潜力,利用GPU加速卡强大的计算能力,将程序扩展到多节点集群上运行,是重要而迫切的工作。在仔细分析算法的基础上,首先针对单CPU节点和单GPU卡做了高效实现,获得了接近理想的加速比;然后利用缓存优化进一步提升性能;最后使用负载均衡方法在MPI线程间分发计算任务,实现了良好的扩展。相比未优化的单线程程序,16节点CPU获得了238.8倍的加速,6 块GPU卡获得了263.8倍的加速。     

面向异构架构的传递闭包并行算法

传统求图传递闭包的方法存在计算量大与计算时间长的问题。为加快处理大数据量的传递闭包算法的计算速度,结合算法密集计算和开放式计算语言（OpenCL）框架的特征,采用本地存储器优化的并行子矩阵乘和分块的矩阵乘并行计算,提出一种基于OpenCL的传递闭包并行算法。利用本地存储器优化的并行子矩阵乘算法来优化计算步骤,提高图形处理器（GPU）的存储器利用率,降低数据获取延迟。通过分块矩阵乘并行计算算法实现大数据量的矩阵乘,提高GPU计算核心的利用率。数据结果表明,与CPU串行算法、基于开放多处理的并行算法和基于统一设备计算架构的并行算法相比,传递闭包并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GeForce GTX 1070计算平台上分别获得了593.14倍、208.62倍和1.05倍的加速比。     

低功耗异构计算架构的高光谱遥感图像分类研究

高光谱图像分类算法通常需要逐点对图像中的像素点进行迭代处理,计算复杂度及并行程度存在较大差异。随着高光谱遥感图像空间、光谱和辐射分辨率的不断提升,这些算法无法满足实时处理海量遥感图像数据的需求。通过分析NPU存储计算一体化模式与遥感图像分类算法的实现步骤,设计低功耗CPU+NPU异构资源计算架构的低秩稀疏子空间聚类（LRSSC）算法,将数据密集型计算转移至NPU,并利用NPU数据驱动并行计算和内置AI加速,对基于机器学习算法的海量遥感数据进行实时分类。受到big.LITTLE计算范式的启发,CPU+NPU异构资源计算架构由8 bit和低精度位宽NPU共同组成以提高整体吞吐量,同时减少图网络推理过程中的能量损耗。实验结果表明,与CPU计算架构和CPU+GPU异构计算架构的LRSSC算法相比,CPU+NPU异构计算架构的LRSSC算法在Pavia University遥感数据集下的计算速度提升了3~14倍。     

一种基于GPU的预计算辐射度传递全频阴影算法

针对基于CPU的实时渲染全频阴影算法中内存使用效率低下、CPU运算能力消耗严重等问题,提出了基于GPU的改进算法．在预计算过程中使用基于小波变换的预计算辐射度传递（PRT）算法生成PRT矩阵,然后将其编码为易于被GPU使用的稀疏形式;在渲染过程中使用具有高度并行性的片断渲染器程序进行稀疏矩阵向量快速乘法计算,以求得最终渲染结果．相对于目前基于CPU的相应算法,算法充分利用了GPU的并行计算能力,平衡了CPU与GPU之间的负载,并同时降低了内存消耗．在一般情况下,算法可以获得超过一个数量级的性能提升．     

基于HYB格式稀疏矩阵与向量乘在CPU+GPU异构系统中的实现与优化

稀疏矩阵与向量相乘SpMV是求解稀疏线性系统中的一个重要问题,但是由于非零元素的稀疏性,计算密度较低,造成计算效率不高。针对稀疏矩阵存在的一些不规则性,利用混合存储格式来进行SpMV计算,能够提高对稀疏矩阵的压缩效率,并扩大其适应范围。HYB是一种广泛使用的混合压缩格式,其性能较为稳定。而随着GPU并行计算得到普遍应用以及CPU日趋多核化,因此利用GPU和多核CPU构建异构并行计算系统得到了普遍的认可。针对稀疏矩阵的HYB存储格式中的ELL和COO存储特征,把两部分数据分别分割到CPU和GPU进行协同并行计算,既能充分利用CPU和GPU的计算资源,又能够发挥CPU和GPU的计算特性,从而提高了计算资源的利用效能。在分析CPU+GPU异构计算模式的特征的基础上,对混合格式的数据分割和共享方面进行优化,能够较好地发挥在异构计算环境的优势,提高计算性能。     

基于GPU的图像监督分类算法的研究

文中介绍了3种经典的图像分类算法在GPU上的实现,分别是简单贝叶斯分类、KNN、SNN分类。GPU与CPU协同处理是目前使用得较多的结构模式。一般在GPU上执行计算量比较大的程序 ,CPU负责指挥协调。文中对这3种算法进行了测试,通过实验分析,3种算法的GPU并行程序分别获得了平均72.472,149.536,125.39倍的加速效果。使用的GPU架构是Tesla k20c。贝叶斯、KNN和SNN算法是监督分类算法 。实验给出了3种算法图像处理的结果和时间,其均符合要求。     

CPU/GPU 异构环境下图像协同并行处理模型

随着GPU通用计算能力的不断发展,一些新的更高效的处理技术应用到图像处理领域.目前已有一些图像处理算法移植到GPU中且取得了不错的加速效果,但这些算法没有充分利用CPU/GPU组成的异构系统中各处理单元的计算能力.文章在研究GPU编程模型和并行算法设计的基础上,提出了CPU/GPU异构环境下图像协同并行处理模型.该模型充分考虑异构系统中各处理单元的计算能力,通过图像中值滤波算法,验证了CPU/GPU环境下协同并行处理模型在高分辨率灰度图像处理中的有效性.实验结果表明,该模型在CPU/GPU异构环境下通用性较好,容易扩展到其他图像处理算法.     

Hierarchical parallel processing of large scale data clustering on a PC cluster with GPU co-processing

This paper presents an effective scheme for clustering a huge data set using a PC cluster system, in which each PC is equipped with a commodity programmable graphics processing unit (GPU). The proposed scheme is devised to achieve three-level hierarchical parallel processing of massive data clustering. The divide-and-conquer approach to parallel data clustering is employed to perform the coarse-grain parallel processing by multiple PCs with a message passing mechanism. By taking advantage of the GPU’s parallel processing capability, moreover, the proposed scheme can exploit two types of the fine-grain data parallelism at the different levels in the nearest neighbor search, which is the most computationally-intensive part of the data-clustering process. The performance of our scheme is discussed in comparison with that of the implementation entirely running on CPU. Experimental results clearly show that the proposed hierarchial parallel processing can remarkably accelerate the data clustering task. Especially, GPU co-processing is quite effective to improve the computational efficiency of parallel data clustering on a PC cluster. Although data-transfer from GPU to CPU is generally costly, acceleration by GPU co-processing is significant to save the total execution time of data-clustering.     

图形处理器在通用计算中的应用

基于图形处理器(GPU)的计算统一设备体系结构(compute unified device architecture,CUDA)构架,阐述了GPU用于通用计算的原理和方法.在Geforce8800GT下,完成了矩阵乘法运算实验.实验结果表明,随着矩阵阶数的递增,无论是GPU还是CPU处理,速度都在减慢.数据增加100倍后,GPU上的运算时间仅增加了3.95倍,而CPU的运算时间增加了216.66倍.     

层流扩散燃烧在GPU上的并行计算和数值分析

在实际工程应用中,使用传统的CPU串行计算来开展燃烧数值模拟往往难以满足对模拟速度的要求。利用GPU比CPU更强的计算能力,通过在交错网格上将燃烧物理方程离散化,使用预处理稳定双共轭梯度法(PBiCGSTAB)求解离散化方程,并且探索面向GPU编程的矩阵向量乘并行算法和逆矩阵向量乘并行算法,从而给出一种在GPU上数值求解层流扩散燃烧的可行方法。实验结果表明,GPU并行程序获得了相对串行CPU程序约10倍以上的加速效果,且计算结果与实际情况相符,因而所提方法是可行且高效的。     

CPU与GPU上几种矩阵乘法的比较与分析

描述了矩阵乘法在CPU上的三种实现方法和在GPU上基于CUDA架构的四种实现方法,分析了高性能方法的原由,发现它们的共同特点都是合理地组织数据并加以利用,这样能有效地减少存取开销,极大地提高算法的速度。其中CPU上的最优实现方法比普通算法快了200多倍,GPU上的最优实现方法又比CPU上的最优实现方法快了约6倍。     

LU分解和Laplace算法在GPU上的实现

随着图形处理器(GPU)性能的大幅度提升以及可编程性的发展,已经有许多算法成功地移植到GPU上.LU分解和Laplace算法是科学计算的核心,但计算量往往很大,由此提出了一种在GPU上加速计算的方法.使用Nvidia公司的统一计算设备架构(CUDA)编程模型实现这两个算法,通过对CPU与GPU进行任务划分,同时利用GP...     

多自由度结构静风响应的GPU并行计算

根据某大型双层柱面网壳风致静力响应计算的有限元模型,建立基于GPU的MATLAB快速并行计算平台,实现CUDA框架下多自由度结构风致静力位移响应的快速求解.数值计算表明,与传统的CPU串行计算相比,通过GPU实现的大型矩阵的求逆、乘法、除法等运算速度得到大幅提高,位移计算获得23倍的最大加速比;结果误差对比分析也表明基于GPU的计算结果能够满足工程精度要求.     

采用SIMT结构GPU的二维离散哈尔小波变换的优化

为了解决CPU环境下小波变换在运行时对高分辨率图片处理速度较慢的问题,利用GPU有大量可编程核心的特点,针对二维离散哈尔小波变换进行了在SIMT(单指令多线程)体系结构GPU环境下的并行推导,同时调整GPU的逻辑布局,将数据分割,更改了数据同步方式,并且采用了虚拟寻址,将速度进一步提升到了0.92ms,比CPU环境下效率提升51.1%,比SIMD架构效率提升16.3%,效果显著,满足实时性要求。