CUDA计算架构在水泥水化过程建模中的应用

硅酸盐水泥水化过程的复杂性使得基于传统方法的水化动力学方程人工推导极为困难.通过进化计算方法可以从观测到的硅酸盐水泥水化程度时间序列数据中自动萃取水化动力学方程,然而其时间复杂度很高.因此,可以利用CUDA计算架构对进化过程进行并行加速来减少运算时间.实验结果表明,采用CUDA架构可以获得较高的加速比,所得到的仿真结果可以很好地吻合观测到的水化程度时间序列数据.

CUDA架构下大规模稠密线性方程组的并行求解

在Gauss-Jordan消去法的基础上,给出了一种适应于CUDA架构的改进Gauss-Jordan消去并行算法。通过分析该方法的处理过程以及CUDA架构的相应限制,在CUDA的grid-block-thread三层组织结构的基础上,从算法构造的角度提出了grid-strip-group-block-thread五层结构,给出了基础行以及全局基础行等概念,并构建了适应于CUDA架构的Gauss-Jordan消去法的并行版本,在最高维数为4000维的大规模稠密线性方程组的算例求解上与串行Gauss-Jordan消去法进行了比较,实验结果表明,该算法能够充分利用GPU的硬件特性,有效地降低了大规模稠密线性方程组的求解时间。

统一计算设备架构并行图割算法用于肝脏肿瘤图像分割

统一计算设备架构(CUDA)技术使GPU通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。在研究了CUDA的设计思想和编程方式的基础上,对图割算法进行了并行改造,并在CUDA上实现了其并行化。结合肝脏肿瘤的特点,引入感兴趣区域,改进了交互方法,实现了对肝脏肿瘤的分割。实验结果表明,该方法分割结果准确,鲁棒性强,执行效率高,易于交互和扩展。

基于CUDA架构的三维CPML-FDTD并行方法

为解决时域有限差分(FDTD)算法应用于电大尺寸目标仿真的巨大耗时问题,应用FDTD算法的并行特性和通用图形处理器(GPGPU)技术,实现了一种基于计算统一设备架构(CUDA)的三维FDTD并行计算方法,采用了时域卷积完全匹配层(CPML)吸收边界条件模拟开域空间,对不同网格数目标仿真计算。进一步结合FDTD算法和CUDA的特点进行了优化,当计算空间元胞数在十万数量级及以上时,优化前后GPU运算相对于同时期的CPU分别可获得10和25倍以上的加速,结果表明该方法较适合用于实际电磁问题的仿真。

基于CUDA的并行雷达拼图算法研究

雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。

CUDA相邻归约与其避免线程分化算法的研究

在边缘计算环境下,上层应用调度图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的统一计算架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)进行计算时,可能会遇到CUDA线程分化问题,导致运算耗时较长或线程空置化。本研究介绍了CUDA底层开发的基础原理和概念,并解释了CUDA运算的执行流程。通过分析GPU架构原理,提出了相邻归约算法和相邻归约的避免线程分化算法的实现方式和应用方法。

面向GPU的地形遮蔽探测并行算法

地形遮蔽算法在军事、民航和气象分析等领域有广泛应用。随着仿真规模的扩大、仿真结果实时性要求越来越高,传统计算模型俨然不能满足当下的实时性要求。为解决这一不足,实现了在统一计算设备架构(CUDA)并行计算平台上的地形遮蔽探测算法,解决了仿真计算速度慢的问题。在CPU端将雷达探测区域内离散采样点的高程数据矩阵化,进而提升高程值在并行化计算中的读取速度。针对雷达仿真计算参数对线程分配方式进行优化,采用循环对比方式对地形遮蔽角的计算进行并行加速。采用设备端线程同步和数据交替传输技术,确保计算结果一致性和最大化利用GPU端计算资源。采用多模式并行化计算模式,使用多线程并行化计算和单线程串行化计算来支撑GPU端计算资源不足时的退化计算,从而保证计算的高可用。实验结果表明,相较于i7-12700H CPU在仿真粒度为3 600条探测波束下的地形遮蔽串行计算和多线程并行计算,在3060 Laptop GPU下分别获取了48倍和17倍加速,为仿真实时性提供了有效的工程解决方案。

基于NVIDIA GPU的机载SAR实时成像处理算法CUDA设计与实现

合成孔径雷达(SAR)成像处理的运算量较大,在基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的工作站或服务器上一般需要耗费较长的时间,无法满足实时性要求。借助于通用并行计算架构(CUDA)编程架构,该文提出一种基于图形处理器(GPU)的SAR成像处理算法实现方案。该方案解决了GPU显存不足以容纳一景SAR数据时数据处理环节与内存/显存间数据传输环节的并行化问题,并能够支持多GPU设备的并行处理,充分利用了GPU设备的计算资源。在NVIDIA K20C和INTEL E5645上的测试表明,与传统基于GPU的SAR成像处理算法相比,该方案能够达到数十倍的速度提升,显著降低了处理设备的功耗,提高了处理设备的便携性,能够达到每秒约36兆采样点的实时处理速度。

基于CUDA的2D、3D刚性配准方法

目的:实时医学图像配准技术是外科手术导航系统的关键技术之一。在医学图像分析中,图像配准通常是一个非常耗时的操作,不利于临床实时性需求,本文研究实现了图像配准过程的加速。方法:为了提高配准速度,本文提出了一种基于CUDA(compute unified device architecture)编程模型的硬件加速配准新技术,采用并行的方法实现像素的坐标变换,线性插值,同时计算对应像素的灰度值残差。结果:配准误差为亚像素级别,配准速度要比基于CPU的配准快几十甚至上百倍。结论:该方法在保持配准精度不变的前提下,大大提高了刚性配准的速度。

面向CPU＋GPU异构计算的SIFT特征匹配并行算法

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.

面向CPU-GPU架构的源到源自动映射方法

针对GPU上应用开发移植困难的问题,提出了一种串行计算源程序到并行计算源程序的映射方法。该方法从串行源程序中获得可并行化循环的层次信息,建立循环体结构与GPU线程的对应关系,生成GPU端核心函数代码;根据变量引用读写属性生成CPU端控制代码。基于该方法实现了一个编译原型系统,完成了C语言源程序到CUDA源程序的自动生成。对原型系统在功能和性能方面的测试结果表明,该系统生成的CUDA源程序与C语言源程序在功能上一致,其性能有显著提高,在一定程度上解决了计算密集型应用向CPU-GPU异构多核系统移植困难的问题。

基于CUDA的声辐射力弹性成像算法研究

声辐射力弹性成像是一种新的测量组织硬度的超声成像方法。不同于其他超声组织弹性成像方法,声辐射力弹性成像能够定量测量组织的弹性模量数值,并且具有对操作者经验依赖性低的特点。然而,由于成像算法数据处理量大,运算时间长,声辐射力弹性成像还无法进行准实时的二维成像。为了获得实时的二维声辐射力弹性图像,提出并实现了一种适合于在GPU上并行计算的声辐射力弹性成像算法。通过与运行在CPU上的原始声辐射力弹性成像算法进行对比,证明在GPU上实现的算法大幅度地提高了运算速度。在自制弹性仿体上,比较了基于GPU和CPU两种算法所成的二维弹性分布图像的质量,结果证明两者的图像质量没有明显差异。

基于CUDA的三维数据场航路规划方法

针对数据量庞大、复杂的三维数据场环境下航路规划速度偏低的问题,提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)的三维数据场航路规划方法。该方法以三维水下声场为威胁模型,水下航行的潜艇为背景,运用CUDA对大规模数据场环境下对航路进行规划,对可并行计算部分与CUDA进行计算,仿真结果证明该方法可以提高规划速率、优化初始航路。

基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、视场局限及不同视场间存在几何畸变等特点,提出一种基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接算法。该算法利用CUDA加快了各视场眼底图像同态滤波增强的速度及增强后各有效视场的SIFT特征提取与相互匹配的速度,并加快了结合透视变换模型的RANSAC算法进行的匹配点对提纯速度、周围视场与中央视场变换矩阵的计算速度,配准、融合后得到了眼底全景图像。实际的眼底照相机获取图像的自动配准与拼接表明,该算法可以快速、高精度地实现不同视场眼底图像的自动配准与拼接,算法速度是未采用CUDA的算法的10～30倍,精度达到像素级,具有很好的鲁棒性。

CUDA加速的地图代数并行算法

针对传统地图代数实现方法应用于海量栅格数据计算时效率低下的问题,在一种全新的GPU并行编程模型CUDA上,利用地图代数算子体现出来的基于栅格点集、处理流程相对固定、数据处理具有内在的并行性等特点,将传统的串行算法映射到GPU并行处理架构上,旨在从串行算法的并行化映射、计算机图形处理器资源的自适应参数调整等多角度来研究地图代数空间并行算法的实现机制,为空间分析算法的优化研究提供一种新的解决思路。

运动估计搜索算法的CUDA优化与实现

针对H.264压缩编码中计算量大以及最为耗时的运动估计搜索算法的特点,利用图形处理器的并行优化思想,研究基于CUDA计算平台的运动估计搜索算法GEA(全域消除算法)的并行化处理方法,并对其中的并行设计、数据处理、结果反馈等关键技术问题,进行了详细论述。最后通过实验数据对算法运行效率进行对比分析。实验结果表明GPU中的GEA搜索算法运动搜索性能较之CPU中有显著提高。

利用CUDA实现矢量地图栅格化的并行处理

为了解决矢量地图栅格化的计算效率问题,提出了基于计算统一设备架构(CUDA)实现矢量地图栅格化的并行处理方案。根据矢量地图中多边形的数目和图形处理器(GPU)的硬件性能,定义并行执行的线程数目,每一个线程对相应的多边形进行边填充栅格化。试验结果表明,加速比达到了10倍以上,相比中央处理器(CPU)栅格化的处理方法,运算效率有显著提升。

基于CUDA的并行布谷鸟搜索算法设计与实现

布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法是近几年发展起来的智能元启发式算法,已经被成功应用于多种优化问题中。针对CS算法在求解大数据、大规模复杂问题时,计算时间过长的问题,提出了一种基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)的并行布谷鸟搜索算法。该算法的并行实现采用任务并行与数据并行相结合的方式,利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)线程块与线程分别映射布谷鸟个体与个体的每一维数据,并行实现CS算法中的鸟巢位置更新、个体适应度评估、鸟巢重建、寻找最优个体操作。整个CS算法的寻优迭代过程完全通过GPU实现,降低了算法计算过程中CPU与GPU的通信开销。对4个经典基准测试函数进行了仿真实验,结果表明,相比标准CS算法,基于CUDA架构的并行CS算法在求解收敛性一致的前提下,在求解速度上获得了高达110倍的计算加速比。

CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计

为了进一步提高信息熵多种群遗传算法的计算效率,缩短计算时间,提出了一种基于CUDA平台的信息熵多种群遗传算法。通过分析原算法的并行因素,结合CUDA开发平台,对原算法进行适合GPU加速的并行化处理,实现了遗传算子、惩罚函数和空间收缩因子等的并行计算,有效地提高了算法效率。例题数值测试表明,在保持了快速收敛特性和计算精度的前提下,CUDA并行算法相对于原算法具有很高的加速效率。

CUDA平台下LISP2算法垃圾收集并行研究

为了提高垃圾收集效率,降低垃圾收集耗费时间,提出一种基于LISP2算法的并行节点复制垃圾收集算法,给出了在CUDA环境下该算法的实现。实验结果显示,该算法在CUDA环境下能有效提高垃圾收集效率。