用图象平面分割方法实现非规则数据场体绘制

本文给出了一种对非规则数据场进行体绘制的方法。该方法通过分割图象平面，相应划分数据场中体元，同时利用数据场体元间的相邻关系来提高光线与体元的求交效率，从而加速绘制。该方法具有自适应性。

利用相关性进行非规则数据场体绘制

文中给出了一种利用象素相关性进行非规则数据场体绘制的方法．该方法通过分割图象空间，遍历体元后向相邻关系以建立基本可见性次序，以扫描转换方法求交和完成交点插值．最后在基本序的基础上适当调整，完成体绘制．

非规则数据场并行体绘制算法

并行算法是实现体绘制加速的重要途径，然而现有的并行体绘制算法大部分是针对规则数据场的．本文提出了一个分布式计算环境下的非规则数据场并行体绘制算法．本文的算法采用静态数据分布，避免了绘制过程中数据的重分布与计算结点间的通信，并提出了优化的图像合成方法，使绘制与合成并行执行，避免了网络通信的阻塞，提高了算法的并行性．静态与动态相结合的负载平衡策略，进一步提高了算法的效率．实现与测试结果表明，本文的算法取得了较好的加速比．

基于体元投影的一种非规则数据场体绘制方法

随着科学计算可视化的发展及其在实践中的应用,非规则数据场的可视化已成为当前的研究热点之一。由于非规则场中样点的大小、形状和分布是不一致的,在成像时面临更多的困难。常用的方法有光线投射法,单元投影法,以及单元投影与光线投射相结合等算法。吸取了上述算法的优点,同时利用非规则数据场的一些特性,采用了一些加速措施来加速绘制。通过实验验证,可以达到比较理想的效果。

一种面向非规则数据的差别预取策略

提出一种面向非规则数据的差别预取策略,研究数据访问的局部性特征和预取调度机制.差别预取策略通过把访存指令相邻两次访存之间的距离加入到访存流模型中,实现依据访存指令的访存行为动态调整预取操作.实验结果表明,与传统的基于访存流模型的数据预取技术相比较,差别预取策略能够提高缓存命中率和更加有效地改善非规则数据应用程序性能.

一种面向非规则数据的预取优化组合策略

在面向非规则数据的线程预取策略中,默认开启的硬件预取会加剧共享存储资源竞争,降低整个内存系统的有效性。为解决该问题,提出一种面向非规则数据的的线程预取与硬件预取优化组合策略。该策略测试和分析了L2硬件预取配置对非规则数据的线程预取性能与访存行为影响,并在此基础上为非规则数据的线程预取实现了L2硬件预取的配置优化。实验结果和分析表明,优化后预取组合策略减少了系统访存请求,提高了预取准确率和时效性,进一步改善了预取性能。

非规则数据场体绘制技术的研究

科学计算可视化的核心是三维数据场的可视化,当前三维可视化的研究热点是体绘制技术。文中介绍了三维非规则数据场体绘制技术的研究现状。在此基础上,通过对已有非规则数据场体绘制技术和算法的分析比较,预测非规则数据场体绘制技术今后的发展趋势以及将来应该重视的研究方向。除了改进已有算法、将各种算法结合起来外,还应该在硬件及系统加速技术方面做研究,同时结合漫游技术研究和开发高效的三维空间非规则数据场的可视化技术和并行算法。

小计算量下非规则数据密集型热函数的性能优化

随着云计算的兴起和发展,基于多核的非规则数据密集型应用越来越多,而大量的数据缺失问题导致这类应用的性能严重下降.利用空闲核资源的传统帮助线程方法试图提前将主线程所需要的非规则数据放入共享的最后一级缓存(last layer cache,LLC),如果帮助线程相对于主线程具有恰当的运算速度,能在主线程访问之前将有关缺失数据放入LLC中,则热函数的性能可被改进.然而,如果热函数缺乏计算任务(称之为小计算量热函数),使用这样的传统方法就无法构建一个相对于主线程有效预取的帮助线程,其热函数性能的改善将会大大降低.针对源代码级小计算量下非规则数据密集型热函数的性能优化问题,先对帮助线程预取QoS进行了形式化描述.在此基础上,通过引入提前量等参数模型,提出了一种小计算量下热函数的性能优化方法.在Intel Core 2Duo Processor 6550处理器上,通过对科学计算测试程序em3d,mst和SPEC CPU benchmark 2006中的mcf的进行实验,相对于传统方法分别获得了1.97%,31.63%和1.10%的性能提升.

一种非规则数据场的体绘制算法

非规则数据场的体绘制是可视化的一个热点和难点。常用直接体绘制算法有光线投射法、单元投影法、快速体绘制算法。本文吸取了上述三种算法的优点,采用体元面投影的方法来确定光线路径;同时考虑到非规则数据场的一些特性,采取三个有效的措施大大加快了投影和求交速度;在采样中用分段积分法代替等距采样,从而进一步提高了图象质量。

基于有效裁剪被遮挡单元的非规则数据场体绘制算法

提出了一种被遮挡单元的裁剪算法 ,以加速非规则数据场的体绘制过程 .在基于一组平行切割平面的体绘制方法上 [7] ,新算法通过对图像不透明度缓冲区中的值进行求平均操作 ,并将所计算的结果存储在一个与不透明度缓冲区同样大小的平均不透明度缓冲区中 ,使得只需根据每一数据单元重心投影点在平均不透明度缓冲区中的值 ,就可得到此数据单元的可见性 ,从而有效裁剪掉被遮挡单元 ,降低需处理的数据量 ,加速体绘制过程 .

非规则数据场体绘制光线投射求交的加速新方法

光线投射是非规则数据场体绘制的一种常用方法。它能生成高质量的图形，但开销很大。其原因在于光线与面的求交，特别是与外部面的求交，需要非常大的工作量。本文利用平面多边形扫描算法求取光线与外部面的交点，井利用内部体元和面的相关性，改进了光线与内部面的求交计算，从而减少了运算量，提高了绘制速度。

一种基于双调和样条插值的完全非规则地震数据重建

在地震勘探过程中,由于地形、环境等影响,采集到的地震数据常常是不规则且不完整的,这会对后续地震数据的处理造成不良影响,因此地震数据重建是一个常用的处理手段。目前已经发展了多种地震数据重建方法,大部分的地震数据的重建工作都是建立在一个规则网格上进行,而对于完全非规则地震数据的重建研究较少。本文基于双调和样条插值的方法提出了一种非规则地震数据重建方法,通过求取一个能够通过n个点的双调和样条函数,将残缺的且非规则的地震数据插值到规则的网格中,从而得到完整的地震数据。本文进一步提出了分块插值的思想,在插值之前将每一时间或频率切片进行分块,对每一块分别进行插值。此方法改善了插值对内存需求过大的弊端,并极大的提高了计算效率。通过合成地震数据进行测试,实验证明了提出的双调和样条插值方法的插值效果。

面向非规则大数据分析应用的多核帮助线程预取方法

大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法,其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例,提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法,从而达到提高非规则数据密集程序性能的目的。在商用多核平台Q6600和I7上运用该方法后,介度中心算法在不同规模输入下平均性能加速比分别为1.20和1.11。实验结果表明,帮助线程预取能够有效提升该类非规则应用程序的性能。

非规则三维数据的曲面拟合方法

给出了一种非规则三维数据的曲面拟合方法,该方法给出的网络模型不需要删除奇异数据,从而可以保持数据信息的完整性,此外,该方法给出的拟合曲面平滑,连续性好,局部细节丰富,且处处可偏导。

分析大数据:非规则结构与图信号

图信号处理(GraphSignalProcessing,GSP)使用和扩展信号处理的处理手段,以处理定义于不规则图结构上的数据。文中介绍图信号处理的研究背景及其研究意义,对图信号处理中图信号、图移位算子、图傅里叶变换以及图滤波器等几个重要的基本概念进行了阐释。目前图信号处理研究极其活跃,已经涵盖很多方面,文中着重对其中3个方向的研究进展进行了梳理与分析,包括图信号的采样与重建、图结构的学习以及图滤波器设计。最后,对图信号处理相关研究进行了展望,提出了若干值得进一步研究的问题。

一种面向非规则数据的阶段预取策略

传统数据预取技术在处理结构复杂的非规则数据应用程序时,其有效性明显下降.为解决该问题,基于程序运行时的数据访问阶段性特征,提出一种面向非规则数据的阶段预取策略,研究应用程序的访存规律和预取调度机制.该策略通过在线剖析应用程序的访存行为,识别出数据访问性能指标表现稳定的数据访问阶段和具有特定访存行为特征的预取阶段,实现在数据访问阶段内依据预取阶段的访存规律动态调整预取操作.实验结果表明,与传统的基于访存流模型的数据预取技术相比较,阶段预取策略能够减少无用预取,更加有效地改善非规则数据应用程序性能.

基于信噪比质控的优化迭代反演非规则数据重构方法

压缩感知地震勘探技术可以在相同成本投入的情况下,增加地震数据道密度,有利于提升地震成像质量,越来越受到业界的关注.非规则数据重构是压缩感知地震勘探技术的核心.本文优化了常规基于稀疏域迭代反演的非规则地震数据重构方法,通过引入信噪比质控因子,设计了基于信噪比质控的优化迭代反演非规则数据重构方法.该方法可以针对不同信噪比数据采取不同的信噪比质控因子进行数据重构.在低信噪比地区,该方法可以在重构缺失数据的同时提高地震数据的信噪比.在高信噪比地区,该方法在恢复缺失数据的同时可以保护有效信号的能量.通过数据测试验证了该方法的有效性.

帮助线程预取技术研究综述

帮助线程预取是当前多核平台提高非规则数据密集应用预取效果性能的关键技术之一,近年来已成为国内外的研究热点。针对非规则数据密集应用访存规律的非连续局部性特征,帮助线程预取技术利用CMP平台的最后一级共享缓存(LLC)将应用的非连续局部性转换为瞬时的连续时空局部性(即时局部性),从而达到通过线程级数据预取提高程序性能的目的。归纳了帮助线程预取技术的分类,概括和比较了不同帮助线程实现技术的优势和局限性,深入分析和探讨了现有的几种典型帮助线程技术的预取控制策略。最后从帮助线程实时控制、参数动态选取和优化方面指出了帮助线程预取技术的研究方向。

一种具有物体空间精度的基于扫描线的单元排序方法

对非规则网格数据场的绘制中的单元可见性排序方法进行了讨论,提出了一种在图像空间中进行,但可以达到物体空间精度的辅助排序方法。传统的方法,如MPVO算法,对所排序的网格有很多限制,而我们的方法可适用于任意凸多面体构成的网格,本算法是在各扫描线上,以“跨度”(SPan)为单位进行的。