面向多核CPU与GPU平台的图处理系统关键技术综述

图计算作为分析与挖掘关联关系的一种关键技术,已在智慧医疗、社交网络分析、金融反欺诈、地图道路规划、计算科学等领域广泛应用.当前,通用CPU与GPU架构的并行结构、访存结构、互连结构及同步机制的不断发展,使得多核CPU与GPU成为图处理加速的常用平台.但由于图处理具有处理数据规模大、数据依赖复杂、访存计算比高等特性,加之现实应用场景下的图数据分布不规则且图中的顶点与边呈现动态变化,给图处理的性能提升和高可扩展性带来严峻挑战.为应对上述挑战,大量基于多核CPU与GPU平台的图处理系统被提出,并在该领域取得显著成果.为了让读者了解多核CPU与GPU平台上图处理优化相关技术的演化,首先剖析了图数据、图算法、图应用特性,并阐明图处理所面临的挑战.然后分类梳理了当前已有的基于多核CPU与GPU平台的图处理系统,并从加速图处理设计的角度,详细、系统地总结了关键优化技术,包括图数据预处理、访存优化、计算加速和数据通信优化等.最后对已有先进图处理系统的性能、可扩展性等进行分析,并从不同角度对图处理未来发展趋势进行展望,希望对从事图处理系统研究的学者有一定的启发.

基于CPU+GPU混合架构的雷达信号处理方法

针对雷达系统复杂化趋势,提出了基于CPU+GPU混合架构的信号处理方法。依据运算复杂度进行任务的细粒度划分,将复杂处理任务解耦为逻辑处理和运算处理两部分,并映射到CPU+GPU核心进行处理。根据雷达信号处理的拆解包、脉冲压缩、相参积累、目标检测、目标检测后处理及解模糊过程,将对应处理映射到CPU+GPU核心以提高加速比。实验结果表明,相比多核DSP信号处理方法,该方法具有更好的性能。

A Hybrid Parallel Strategy for Isogeometric Topology Optimization via CPU/GPU Heterogeneous Computing

This paper aims to solve large-scale and complex isogeometric topology optimization problems that consumesignificant computational resources. A novel isogeometric topology optimization method with a hybrid parallelstrategy of CPU/GPU is proposed, while the hybrid parallel strategies for stiffness matrix assembly, equationsolving, sensitivity analysis, and design variable update are discussed in detail. To ensure the high efficiency ofCPU/GPU computing, a workload balancing strategy is presented for optimally distributing the workload betweenCPU and GPU. To illustrate the advantages of the proposedmethod, three benchmark examples are tested to verifythe hybrid parallel strategy in this paper. The results show that the efficiency of the hybrid method is faster thanserial CPU and parallel GPU, while the speedups can be up to two orders of magnitude.

基于GPU\CPU协同并行计算的逆时偏移系统的实现策略

在石油天然气地震勘探数据处理方法中,逆时深度偏移以其近似条件要求低、成像精度高而一直是地震成像技术的发展方向。随着PC—Cluster集群的普及,逆时深度偏移的计算瓶颈开始得到解决,跨进了真正工业应用的门槛;而近年来通用用途GPU并行计算技术的发展,又为逆时深度偏移生产处理开辟了一个大幅改善性价比的前景。本文通过对逆时深度偏移成像条件,波场重构的逆时递推关系,以及GPU\CPU协同并行计算方案的讨论,介绍了基于GPU\CPU协同并行计算的逆时偏移系统的实现策略。

基于GPU/CPU叠前逆时偏移研究及应用

本文基于GPU/CPU协同系统,将计算量最大的波场逆时外推通过GPU实现,并利用随机速度边界的思路提高波场外推算法的并行性,解决了大规模存储的I/O问题。通过优化拉普拉斯算子压制由互相关成像条件引入的低频噪声。数值试验表明,GPU/CPU协同系统的计算效率非常高,在实际应用中取得良好的成像效果和时效比。理论模型试算和实际盐丘数据的处理验证了算法的正确性。

基于CPU/GPU异构平台的全波形反演及其实用化分析

全波形反演(Full Waveform Inversion,FWI)在理论上是当前精度最高的速度估计方法。通过分析FWI的计算特点,使用图形处理器(Graphic Processing Unit,简称GPU)进行算法加速,形成了基于CPU/GPU异构平台的时空域声波方程全波形反演算法实现流程。理论模型测试结果表明,该算法不仅对速度模型具有高精度刻画能力,而且计算效率比基于CPU集群的FWI算法大幅提升。对胜利探区某陆上区块实际地震资料进行全波形速度反演试处理,取得了初步的应用效果。在此基础上,讨论了FWI对实际地震资料质量的要求,就FWI在陆上地震资料的生产性应用提出了相应的策略。

CPU和GPU协同处理的光学卫星遥感影像正射校正方法

系统地探讨基于CPU和GPU协同处理的光学卫星遥感影像正射校正方法。首先使用"层次性分块"策略设计基于CPU和GPU协同处理的正射校正方法,然后通过配置选择优化和存储层次性访问等手段进一步提高方法执行效率。在Tesla M2050 GPU上对资源三号卫星下视全色影像进行正射校正的试验结果表明,本文方法可大幅提高光学卫星遥感影像正射校正效率,与传统串行正射校正算法相比,加速比最高达到110倍以上,相应的处理时间压缩至5 s以内,可满足对海量数据光学卫星遥感影像进行快速正射校正的要求。

基于CPU/GPU异构模式的高光谱遥感影像数据处理研究与实现

近年来,基于GPU的新型异构高性能计算模式的蓬勃发展为众多领域应用提供了良好的发展机遇,国内外遥感专家开始引入高性能异构计算来解决高光谱遥感影像高维空间特点所带来的数据计算量大、实时处理难等问题。在此简要介绍了高光谱遥感和CPU/GPU异构计算模式,总结了近几年国内外基于CPU/GPU异构模式的高光谱遥感数据处理研究现状和问题;并面向共享存储型小型桌面超级计算机,基于CPU/GPU异构模式实现了高光谱遥感影像MNF降维的并行化,通过与串行程序和共享存储的OpenMP同构模式对比,验证了异构模式在高光谱遥感处理领域的发展潜力。

基于GPU/CPU和震源随机编码技术的混合域全波形反演

传统的全波形反演利用普通炮集进行反演,反演计算量过大;且利用传统的相位编码技术进行全波形反演,会产生炮间串扰问题,因此,提出了基于GPU/CPU和震源随机编码技术的混合域全波形反演。该方法将参与反演的多个炮集随机组合并分成炮集数相同的组,各组炮集叠加形成多个组合炮集,然后将组合炮集代替普通炮集进行反演。与传统的相位编码反演方法相比,震源随机编码技术在反演效率和收敛速度方面均有优势,且减少了炮间串扰噪声;并且在GPU的加速下,计算效率会再次提升。Marmousi模型数据测试结果表明:组合炮集方法得到了与普通炮集方法相同的反演效果,但计算效率却比普通炮集方法明显提高,且相较于传统的相位编码技术,组合炮集方法有效抑制了串扰噪声。

CPU/GPU异构混合并行的栅格数据空间分析研究——以地形因子计算为例

海量数据背景下传统GIS栅格数据空间分析计算效率已经不能满足快速计算的需求,为此以地形因子计算为例,分析并测试了基于共享内存模型的CPU多核并行模式与基于流处理器模型的GPU众核并行模式的计算性能,在此基础上详细实现了负载均衡的设备间任务划分,进行CPU与GPU异构混合的并行技术改良研究。实验结果表明,基于相同的单机硬件环境,与多核共享内存模型或众核流处理器的单一计算平台并行方案相比,CPU/GPU异构混合并行计算方法对于栅格数据分析具有更好的加速效果。

CPU-GPU异构计算环境下的并行T近邻谱聚类算法

谱聚类是数据挖掘领域最常用的聚类算法之一,但对于如何利用多核CPU与资源有限的众核加速器设计并实现一个在异构单节点上能够处理大规模数据集的高效谱聚类算法,目前尚无理想的解决方案.PSCH（parallel spectral clustering for hybrids）算法是专为CPU-GPU异构计算环境设计的并行T近邻（T-nearest-neighbors,TNN）谱聚类算法,通过分块计算相似性矩阵打破了GPU设备内存的限制,所能处理的数据集规模仅受限于CPU主存的容量.PSCH算法中使用CUDA设计实现双缓冲轮转4段流水机制,通过重叠计算与传输在打破存储瓶颈的同时保证了高计算性能.PSCH算法采用隐式重启动Lanczos方法（implicitly restarted Lanczos method,IRIM）在异构硬件上计算稀疏特征矩阵的特征分解,减轻了特征分解步骤的计算瓶颈.PSCH算法在配有一块GTX 480GPU的单节点上能够对百万以上规模的数据集进行聚类,并对实验中的4个数据集取得了相对于使用16进程的MPI并行谱聚类PSC算法2.0~4.5倍的性能.

CPU-GPU协同计算加速ASIFT算法

ASIFT(Affine-SIFT)是一种具有仿射不变性、尺度不变性的特征提取算法,其被用于图像匹配中,具有较好的匹配效果,但因计算复杂度高而难以运用到实时处理中。在分析ASIFT算法运行耗时分布的基础上,先对SIFT算法进行了GPU优化,通过使用共享内存、合并访存,提高了数据访问效率。之后对ASIFT计算中的其它部分进行GPU优化,形成GASIFT。整个GASIFT计算过程中使用显存池来减少对显存的申请和释放。最后分别在CPU/GPU协同工作的两种方式上进行了尝试。实验表明,CPU负责逻辑计算、GPU负责并行计算的模式最适合于GASIFT计算,在该模式下GASIFT有很好的加速效果,尤其针对大、中图片。对于2048*1536的大图片,GASIFT与标准ASIFT相比加速比可达16倍,与OpenMP优化过的ASIFT相比加速比可达7倍,极大地提高了ASIFT在实时计算中应用的可能性。

地震叠前逆时偏移算法的CPU/GPU实施对策

相较于单程波偏移算法而言,逆时偏移成像方法以其物理基础为依托优势,几十年来一直备受国内外地球物理学家的青睐.目前的逆时偏移(RTM)若直接采用双程波动方程进行延拓,尽管可以回避上下行波的分离处理,然就已有算法而言,其计算量和I/O(输入/输出)量却是最大的.针对此问题,本文在分析现行逆时偏移的多种算法基础上,提出利用CPU/GPU(中央处理器/图形处理器)作为数值计算核心,建立随机边界模型,从而克服存储I/O难题和提高计算效率.在实际的数据测试中,本文的方法可以大幅度的提高计算效率和减少存储单元,从而促使其高效地应用于生产实际.

大型复杂油藏CPU与GPU混合并行数值模拟

为了实现大型复杂油藏混合并行数值模拟,通过高速InfiniBand网络连接多个机群的CPU节点,建立了新型计算平台,安装了并行油藏数值模拟软件系统,实现了大规模油藏数值模拟的并行计算。提出了不同CPU分区负载平衡优化方法,旨在研究GPU与CPU并行加速技术,提高大型复杂油藏数值模拟的时效性。以某油田为例,开展了多组分千万网格模型并行数值模拟的测试。测试结果显示:在保持各CPU分区负载平衡率高于90%的情况下,计算时间缩短了25%;随着CPU核数增加,加速比增幅逐渐减小;CPU与GPU混合并行,可比单纯CPU并行提速3.96~6.81倍,CPU核数越多,各分区数据交换量也随之增加,GPU承担的计算量增大。GPU与CPU并行加速技术及多组分千万网格模型并行数值模拟的实现,为实现复杂油藏精细地质和流体模拟提供了基础。

CPU-GPU系统中基于剖分的全局性能优化方法

针对将应用移植到CPU-GPU异构并行系统上时优化策略各自分散、没有一个全局的指导思想的问题,提出了一种基于剖分的全局性能优化方法.该方法由优化策略库、剖分工具库和策略配置模块组成.优化策略库将应用移植到异构并行系统上的性能优化过程划分为访存级、内核加速级和数据划分级3级优化;针对3级优化剖分工具库提供了3级剖分机制,通过运行时的剖分技术获取剖分信息;策略配置模块根据所获取的信息指导用户在每级优化中选择合适的优化策略.实验证明,基于剖分的全局性能优化方法可以明确地指导将应用移植到CPU-GPU异构并行系统上的全局优化过程,利用该优化方法后,以矩阵相乘和傅里叶变换为例的应用性能提升明显,最终性能相对于访存级优化最高可提高30%左右.

基于GPU与CPU协作的实时波束形成实现方法

采用基于CUDA(compute unified device architecture,统一计算设备架构)的GPU(graphic processing unit,图形处理器)与CPU协作处理方法,实现了宽带波束形成的实时处理。本方法的处理速度相较于MATLAB和CPU平台可以提高一至两个数量级,相较于同等处理速度的多DSP平台则体现了开发周期短、费用低、工作量小和可靠性高等众多优势。

CPU/GPU并行加速的多谐波正弦拟合算法

多谐波正弦拟合算法常用最小二乘法将多谐波正弦信号采样数据拟合到多谐波正弦函数模型中.而在实际测量过程中,当相关噪声存在时最小二乘法的拟合精度会下降,为减少相关噪声对多谐波正弦拟合算法拟合精度的影响,在四参数正弦拟合算法的基础上提出了一种基于加权最小二乘的多谐波正弦拟合算法.并结合遗传算法避免了四参数正弦拟合算法对初始估计频率的依赖,提高了算法的鲁棒性.将算法在CPU/GPU平台上进行了实现,提高了算法的执行效率.在CPU/GPU平台下对受相关噪声污染的多谐波正弦信号进行了分析.实验结果表明,相比基于遗传算法的多谐波正弦拟合算法,所提算法的谐波幅值估计精度提高了1个数量级,算法执行时间缩短了近96%.

油气勘探地震资料处理GPU/CPU协同并行计算

随着图形处理器(Graphic Processing Unit:GPU)在通用计算领域的日趋成熟,使GPU/CPU协同并行计算应用到油气勘探地震资料处理中,对诸多大规模计算的关键性环节有重大提升.本文阐明协同并行计算机的思路、架构及编程环境,着重分析其计算效率得以大幅度提升的关健所在.文中以地震资料处理中的叠前时间偏移和Gazdag深度偏移为切入点,展示样机测试结果的图像显示.显而易见,生产实践中,时常面临对诸多算法进行算法精度和计算速度之间的折中选择.本文阐明GPU/CPU样机协同计算具有高并行度,进而可在算法精度与计算速度的优化配置协调上获得广阔空间.笔者认为,本文的台式协同并行机研制思路及架构,或可作为地球物理配置高性能计算机全新选择的一项依据.

CPU-GPU混合平台上动态场景光线跟踪的研究

提出了一种动态场景光线跟踪新方法,能有效地调度CPU和GPU的运行,提高渲染速度。根据加速结构kd-tree的特点,将其分成上层部分和下层部分,上层部分由于并行性较小,由CPU创建;而下层部分并行性较大,由GPU创建,提高动态场景加速结构的创建速度。同时充分利用CPU和GPU两个运算平台的特点,有效调度两者的运行,隐藏部分运算时间,进一步提高动态场景的渲染速度。实验结果表明,在安装了GeForce285GTX的PC机上,高真实感地交互渲染了包含11k三角面片的Kitchen动态场景。

基于CPU与GPU/CUDA的数字图像处理程序的性能比较

测绘系统通常有大量图像处理工作,而户外图像采集系统更需要极高的实时性。通过对GPU与CPU分别进行数字图像处理性能测试,结果表明GPU并行计算可以大幅提高图像处理性能:可优化图像预处理、后处理速度,使测绘系统更加实时高效。