【摘要】：激光波前是評價激光性能優(yōu)劣的重要指標(biāo),同時與激光的傳輸、聚焦等特性密切相關(guān),如何準(zhǔn)確快速的測量激光波前是激光技術(shù)中一個非常重要的研究方向。在測量激光波前的眾多方法中,相位差異法(Phase Diversity,PD法)具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)、成本低、對事后的圖像處理不需要參考目標(biāo)等優(yōu)點,但是缺點是計算量大,運算耗時。本研究將GPU加速運用到PD法測量激光波前的計算過程中,利用GPU并行計算的優(yōu)勢對PD法測量激光波前進行加速。本文首先對PD法測量激光波前的原理進行分析,將PD法測量激光波前過程中構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)、梯度函數(shù)、L-BFGS最優(yōu)化算法等環(huán)節(jié)進行并行化改造,使PD算法能夠在GPU上并行處理;分析PD法測量激光波前的整個耗時情況,找出該過程中最為耗時的傅里葉變換、求和、矩陣相乘等環(huán)節(jié),對這些環(huán)節(jié)具有針對性的GPU加速計算;結(jié)合光學(xué)原理對PD算法中點擴散函數(shù)的冗余計算進行剔除,提高算法的計算效率。最后進行PD法測量激光波前的GPU加速實驗,構(gòu)建硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng),分別用CPU和CPU+GPU的方式計算不同光斑圖像尺寸下的激光波前,并與BeamWave 500波前測量儀測得的數(shù)據(jù)進行比較,在保證測量結(jié)果有效的前提下比較加速效果。實驗結(jié)果表明:GPU加速的PD法測量激光波前在測量效果方面與參考值接近,滿足測量結(jié)果的有效性要求;對256×256像素大小的圖像利用GPU加速的方式計算激光波前,測量時間保持在6秒之內(nèi),與CPU測量的速度進行比較,加速比達到53.7,加速效果明顯,可以極大提高算法的運行效率。PD法測量激光波前的GPU快速計算方法研究對激光波前的快速準(zhǔn)確測量具有重要意義。
【學(xué)位授予單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN24
【圖文】：

圖 1.1 GPU 在計算機中的位置簡圖從上世紀(jì) 80 年代末至 90 年代初，計算機制作工藝和主頻逐步提高，其照摩爾定律發(fā)展，但是近三十年間功耗問題制約了主頻的進一步提高，律不再適用于處理器性能的發(fā)展。 SGI 的 GE 發(fā)展到 NVIDIA 公司的 GeForce 系列產(chǎn)品，GPU 從誕生到制芯片帶寬從3um 減小到90nm，時至 2007 年 GeForce8800 已經(jīng)可以集成，集成度極高的芯片工藝使得電路的邏輯能力躍升數(shù)千倍[34]！在 GPU更新發(fā)展中，更高效的性能得以提升，更科學(xué)的編程架構(gòu)在逐步完善。如圖 1.2 所示。顯卡進行通用計算的歷史由來已久，隨著 GPU 通用計算的不斷發(fā)展，法利用 GPU 加速實現(xiàn)以擺脫 CPU 有限計算資源的束縛，2006 年左右，N向大眾發(fā)布統(tǒng)一設(shè)備計算架構(gòu)（Coupute Unified Device Architectu），其編程軟硬件架構(gòu)之完善、開發(fā)環(huán)境（類似于 C 語言）之便捷等優(yōu)用計算步入快速發(fā)展時期。GPU 已經(jīng)應(yīng)用于生物信息學(xué)、計算化學(xué)、算流體動力學(xué)、計算結(jié)構(gòu)力學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、國防情報、電子設(shè)計自動化醫(yī)療成像、天氣、大氣、海洋建模與空間科學(xué)、分析學(xué)及數(shù)據(jù)庫等領(lǐng)域

5圖 1.2 GPU 發(fā)展歷程圖主要研究內(nèi)容1）PD 算法目標(biāo)函數(shù)的并行化改造，為了使 PD 算法可以利用 GPU 進行加GPU 并行計算的要求，就必須將 PD 算法進行并行化改造，改造后的算法才CUDA 的計算架構(gòu)。其中，對 PD 算法中控制迭代運行的 L-BFGS 優(yōu)化算法改造是重點，并針對其中最耗時、運行次數(shù)最多的目標(biāo)函數(shù)進行并行化改PD 算法最耗時的運算環(huán)節(jié)應(yīng)用于 GPU 上，并實現(xiàn)并行加速計算。2）將并行化改造后的 PD 算法在 CPU+GPU 異構(gòu)平臺下進行任務(wù)劃分，把

.2DirectX11.1CUDAOpenGL4.3DirectX 11.1CUDA1.02.03.04.02014MaxwellGPU Boost 2.0GeForce GTX980/ 970PCI-E3.0OpenGL4.4DirectX 12CUDA圖 1.2 GPU 發(fā)展歷程圖1.3 主要研究內(nèi)容（1）PD 算法目標(biāo)函數(shù)的并行化改造，為了使 PD 算法可以利用 GPU 進行加速，滿足 GPU 并行計算的要求，就必須將 PD 算法進行并行化改造，改造后的算法才可以滿足 CUDA 的計算架構(gòu)。其中，對 PD 算法中控制迭代運行的 L-BFGS 優(yōu)化算法進行并行化改造是重點，并針對其中最耗時、運行次數(shù)最多的目標(biāo)函數(shù)進行并行化改造，使得 PD 算法最耗時的運算環(huán)節(jié)應(yīng)用于 GPU 上，并實現(xiàn)并行加速計算。（2）將并行化改造后的 PD 算法在 CPU+GPU 異構(gòu)平臺下進行任務(wù)劃分

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本文編號：2764360