利用GPGPU进行快速稀疏磁共振数据重建

利用GPGPU(General Purpose GPU)强大的并行处理能力,基于NVIDIA CUDA框架对已有的稀疏磁共振(Sparse MRI)重建算法进行了并行化改造,使其能够适应实际应用的要求。稀疏磁共振成像的重建算法包含大量的浮点运算,计算耗时严重,难以应用于实际,必须对其进行加速和优化。实验结果显示,NVIDIA GTX275 GPU使运算时间从4分多钟缩短到3.4秒左右,与Intel Q8200 CPU相比,达到了76倍的加速。

GPU的通用计算应用研究

由于图形处理器(GPU)最近几年迅速发展,国内外学者已经将基于GPU的通用计算作为一个新的研究领域。本文在研究国外最新文献的基础上,分析了GPU本身的特性,阐明了基于GPU的应用程序的结构,研究了GPU在编程方法上与普通CPU的差别,并以高斯滤波为实例详细描述了GPU编程的方法和过程。

地震叠前时间偏移的一种图形处理器提速实现方法

新近发展的图形处理器（GPU,Graphic Processing Unit）通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器（CPU）的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移,旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性;文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法,并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机（PC,Personal Computer）或者PC集群所用的叠前时间偏移相比,本文方法可甚大地提高计算效率,从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明,基于GPU进行高性能并行计算,当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径.

基于OpenCL的并行方腔流加速性能分析

提出了一种使用OpenCL技术对方腔流问题进行加速计算的方法。在计算方腔流问题时,将其转换为N-S方程通过空间有限差分和龙格库塔时间差分求解,并使用局部缓存等技术进行GPU优化。实验在NVIDIA和ATI平台对所给算法进行评测。结果显示,OpenCL相对其串行版本加速约30倍左右。

基于CUDA的细粒度并行计算模型研究

作为应用软件模型和计算机硬件之间的桥梁,编程模型在计算机领域的重要性不言而喻。但随着具备细粒度并行计算能力的图形处理器(GPU)进入主流市场,与之相适应的编程模型发展却相对滞后。Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的统一计算设备架构(CUDA)技术,使得通用计算图形处理单元(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。论文从特性、组成和并行架构等几个方面对CUDA并行计算模型进行了研究,充分表明基于GPU进行高性能并行计算,是适应目前大规模计算需求的一个重要发展途径。