CPU/GPU異構(gòu)混合系統(tǒng)是一種新型高性能計(jì)算平臺(tái),但現(xiàn)有并行空間插值算法僅依賴CPU或GPU進(jìn)行加速,迫切需要研究協(xié)同并行空間插值算法以充分利用異構(gòu)計(jì)算資源,進(jìn)一步提升插值效率。以薄板樣條函數(shù)插值為例,提出一種CPU/GPU協(xié)同并行插值算法以加速海量激光雷達(dá)（light detector&ranger,LiDAR）點(diǎn)云生成數(shù)字高程模型（DEM）。通過(guò)插值任務(wù)的分解與抽象封裝以屏蔽底層硬件執(zhí)行模式的差異性,同時(shí)在多級(jí)協(xié)同并行框架基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了Greedy-SET動(dòng)態(tài)調(diào)度策略,策略顧及底層硬件能力的差異性,以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)并行資源的充分利用和良好負(fù)載均衡。實(shí)驗(yàn)表明,協(xié)同并行插值算法在高性能工作站上取得19.6倍的加速比,相比單一CPU或GPU并行算法,其效率提升分別達(dá)到54%和44%,實(shí)現(xiàn)了高效的協(xié)同并行處理。 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2017,42(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１格網(wǎng)索引與鄰近搜索

圖２ＴＰＳ任務(wù)抽象Ｆｉｇ．２ＡｂｓｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＴＰＳＴａｓｋ

ｕｔＢｌｏｃｋ類則表示輸出數(shù)據(jù)單元，包含其邊界、插值點(diǎn)高程等信息。算法執(zhí)行時(shí)，數(shù)據(jù)單元讀取到內(nèi)存并封裝為對(duì)應(yīng)任務(wù)單元，任務(wù)單元負(fù)責(zé)為數(shù)據(jù)單元構(gòu)建格網(wǎng)索引。根據(jù)處理器的空閑情況，任務(wù)調(diào)度器將插值任務(wù)調(diào)度到相應(yīng)的ＣＰＵ／ＧＰＵ處理單元，任務(wù)單元與相應(yīng)ＣＰＵ／ＧＰＵ插值函數(shù)實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)綁定。插值函數(shù)調(diào)用時(shí)通過(guò)配置ＣＰＵ／ＧＰＵ工作線程以適應(yīng)不同性能的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)。圖２ＴＰＳ任務(wù)抽象Ｆｉｇ．２ＡｂｓｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＴＰＳＴａｓｋ３．２協(xié)同并行插值框架如圖３所示，空間劃分形成的數(shù)據(jù)單元與插值計(jì)算封裝組合成任務(wù)單元，算法通過(guò)構(gòu)建一個(gè)由ＣＰＵ、ＧＰＵ共享可并發(fā)訪問(wèn)的先進(jìn)先出（ＦＩＦＯ）隊(duì)列對(duì)任務(wù)單元進(jìn)行管理。隊(duì)列長(zhǎng)度可自由設(shè)定，算法通過(guò)限定隊(duì)列長(zhǎng)度以保持較低的內(nèi)存占用。Ｉ／Ｏ線程不斷讀取數(shù)據(jù)，并將任務(wù)單元裝入隊(duì)列。任務(wù)調(diào)度器將任務(wù)單元調(diào)度到空閑的處理單元進(jìn)行插值計(jì)算，數(shù)據(jù)讀取與插值計(jì)算部分重疊，提高了整體執(zhí)行效率。圖３協(xié)同并行插值框架Ｆｉｇ．３ＦｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｔｈｅＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＰａｒａｌｌｅｌＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ為充分挖掘異構(gòu)平臺(tái)的處理器性能，協(xié)同并行插值采用粗細(xì)粒度相結(jié)合的多級(jí)協(xié)同并行框架。在ＣＰＵ端，調(diào)度器將不同任務(wù)單元調(diào)度到１６９０

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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