本文關(guān)鍵詞：基于異構(gòu)平臺的LHS算法在心電仿真中的應(yīng)用

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【摘要】：心電仿真計(jì)算是心臟生物電現(xiàn)象研究的一個(gè)重要課題,具有很高的科研價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,用計(jì)算機(jī)進(jìn)行心電仿真計(jì)算成為了心電領(lǐng)域研究的一個(gè)重要手段。心電仿真由于計(jì)算量大,仿真模型復(fù)雜,通常使用超級計(jì)算機(jī)來進(jìn)行,但是這些超級計(jì)算機(jī)價(jià)格昂貴,體積龐大又不易使用和維護(hù),如果能對心電仿真計(jì)算進(jìn)行大幅度的加速,甚至使用普通個(gè)人計(jì)算機(jī)完成心電仿真的計(jì)算,無疑將會對心臟病的研究和治療產(chǎn)生巨大的推動作用。本文針對心電仿真目前遇到的計(jì)算能力不足的問題,將心電仿真計(jì)算的并行作為研究的重點(diǎn)。通過對心電仿真模型和心電仿真串行算法進(jìn)行分析和研究,本文嘗試運(yùn)用基于多核CPU和GPU的異構(gòu)計(jì)算平臺來進(jìn)行心電仿真計(jì)算的加速,為了充分發(fā)揮異構(gòu)平臺的計(jì)算能力,本文還提出了一種調(diào)度算法來合理的分配計(jì)算任務(wù)。本文的主要工作如下:基于GPU的心電仿真算法。本文通過對心電仿真串行算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,將心電仿真計(jì)算分為心電興奮傳播的仿真,心電仿真電勢的計(jì)算,處理計(jì)算結(jié)果三個(gè)步驟,其中心電仿真電勢計(jì)算部分是并行計(jì)算的重點(diǎn)。結(jié)合Amdahl定律進(jìn)行了加速比的分析后,本文選擇使用NVIDIA的CUDA軟件編程框架和GPU分別作為軟硬件環(huán)境實(shí)現(xiàn)了基于GPU的心電仿真算法,并進(jìn)行了性能優(yōu)化�；谪�(fù)載預(yù)測的混合調(diào)度算法(Load-prediction based Hybrid Scheduling Algorithm,簡稱LHS算法)。為了能夠充分利用系統(tǒng)的計(jì)算資源,本文使用Open MP實(shí)現(xiàn)了多核CPU的并行。此時(shí),多核CPU和GPU組成的異構(gòu)環(huán)境下不同計(jì)算部件間的任務(wù)分配成了新的問題,為了能在異構(gòu)環(huán)境下將心電仿真的任務(wù)合理分配給具有不同性能的計(jì)算部件,本文提出了LHS算法,LHS算法運(yùn)用負(fù)載預(yù)測的方法,消除分支結(jié)構(gòu),充分發(fā)揮GPU的性能并根據(jù)CPU和GPU的特點(diǎn)將計(jì)算任務(wù)進(jìn)行合理的任務(wù)分配,提高了CPU和GPU的綜合利用率,從而進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的整體性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于GPU的心電仿真算法相比心電仿真的串行算法達(dá)到了16.83的加速比,達(dá)到了預(yù)期的加速效果。使用LHS算法之后系統(tǒng)的計(jì)算能力進(jìn)一步提升,獲得了相比一般動態(tài)調(diào)度算法更好的加速效果。
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R540.4;TP301.6

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本文編號：1297181