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基于GPU柵格計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2018-10-08 16:27
【摘要】:針對(duì)CPU處理柵格計(jì)算中的大量并行運(yùn)算效率不高的瓶頸,選擇高并發(fā)計(jì)算能力的GPU來解決該問題。通過分析GPU通用計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù),以CUDA為編程環(huán)境,分別實(shí)現(xiàn)了GPU中簡(jiǎn)單柵格計(jì)算、基于窗口運(yùn)算的鄰域分析和以匯流計(jì)算為例的柵格迭代分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:CPU計(jì)算的時(shí)間消耗與輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和數(shù)據(jù)量線性正相關(guān),GPU并發(fā)能力容納范圍內(nèi)隨著輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度冪數(shù)增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)量增加,時(shí)間消耗變化不明顯。證明了GPU柵格計(jì)算的有效性,具有一定的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。
[Abstract]:In order to solve this problem, GPU with high concurrent computing power is chosen to solve the bottleneck of large amount of parallel computing efficiency in CPU processing grid computing. By analyzing the key technology of GPU general computing, using CUDA as the programming environment, the simple grid computing in GPU, the neighborhood analysis based on window operation and the grid iterative analysis based on convergence calculation are realized respectively. The experimental results show that the time consumption calculated by the CPU is linearly correlated with the length of input data and the amount of data. In the range of concurrent capacity of GPU, the change of time consumption is not obvious with the increase of power of input data length and the increase of data volume. The validity of GPU grid calculation is proved, which has certain theoretical significance and practical value.
【作者單位】: 北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所;貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院;成都信息工程大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41671355) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M562511XB) 貴州省科技廳基金資助項(xiàng)目([2017]2025,2816,[2016]2801,2048,2844,5604,5803,[2015]3054,[2014]7633) 貴州省留學(xué)人才項(xiàng)目([2015]14,[2015]20) 貴陽高新區(qū)人才項(xiàng)目([2016]02,[2015]13)
【分類號(hào)】:TP391.41

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本文編號(hào):2257455

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