统一计算设备架构

摘要： 由于非结构化的低密度奇偶校验码(LDPC)具有更优异的纠错性能而受到广泛关注,但其非零元素分布较不规律且没有循环或准循环的子矩阵的构造方式,增加了译码器实现的设计难度.本文提出了基于CUDA的译码器设计,用于支持任意非结构化LDPC码的高吞吐量并行译码.利用校验矩阵压缩重排、优化信息存储等手段,设计实现GPU上高效的并行译码内核进行多帧译码.在GTX1660Ti GPU平台上的结果表明,基于TPMP流程的LLR-BP和NMSA译码内核设计吞吐量可分别达到78.88~360.25 Mbps和174.38~1323.75 Mbps,实现了面向任意非结构化LDPC码的高效并行译码.

摘要： 针对大尺寸地质图像边缘检测算法计算密集和数据密集的特性,为提高地质图像边缘检测算法的计算效率,提出一种自适应阈值的Kirsch算子的边缘检测算法.从传统算法层面,通过减少运算次数以及针对阈值设定随机性较大的问题提出自适应阈值的方法对其进行优化.从算法并行层面,在CPU-GPU传输开销以及线程规模选取上分析优化.经测试,改进的算法比现有算法减少了计算量,获取的边缘更清晰,对大于2048×2048尺寸的地质图像加速比可以保持在80倍以上(不考虑传输开销可保持在300倍以上).该方法的并行较易实现,为实时在线的地质图像边缘检测提供了可能.

摘要： 针对传统F-X域预测滤波去除地震资料随机噪声耗时巨大的问题,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的并行算法.首先,对算法进行模块化分析以找到算法的计算瓶颈;然后从每个窗口数据计算相关矩阵、求滤波因子、滤波等步骤入手,使用图形处理器(GPU)将滤波过程分解为多个任务并行处理;最后,对算法进行并行实现,并对相邻滤波窗口的数据冗余读取进行优化以提升算法效率.基于NVIDIA Tesla K20c显卡的实验结果表明,在250×250大小工区的地震数据中,所提并行算法较原串行算法在效率上实现了10.9倍的提升,同时能保证工程中要求的计算精度.

摘要： 为提高非线性数据降维算法效能,分析这类算法的特点,综合考虑KNN计算和解决Sparse特征值两个问题,提出将LLE算法中的KNN搜索算法及大型稀疏矩阵解特征值这两个部分并行在GPU的运算平台上,通过这种方法来加快所有基于LLE发展而来的数据降维技术的执行时间.仿真计算结果表明,在KNN方面整体加速可达40至50倍,在解大型稀疏矩阵特征值的部分加速至10倍左右.整体来说,数据降维算法加速10倍左右,有效运用GPU提高了LLE这类算法的性能.

摘要： 射电脉冲信号在传输过程中受到星际介质的影响,脉冲轮廓展宽变形,在研究过程中需要对信号进行消色散处理.设计并实现了基于零拷贝的脉冲星数据图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)相干消色散算法,采用设备内存映射以消除主机到设备的拷贝开销,利用统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的cuFFT库进行多批次傅里叶变换以提高离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的效率,同时采用多线程实现了传递函数的加速计算.实验结果表明,与传统中央处理器及图形处理器算法相比,本文的算法在数据量大时表现良好.

摘要： 为了提高图像对比度,解决传统的直方图均衡算法处理速度慢的问题,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的直方图均衡图像实时处理加速方案.利用图形处理器(GPU)强大的计算能力和CUDA优化的存储器结构,以加速直方图均衡中的图像灰度级投票、 分布概率累加并映射以及图像新的灰度值填充等功能进行运算.在CUDA条件下,对直方图均衡算法进行串-并行分析,分别从粗粒度与细粒度角度进行并行设计,通过实验测定进行了设计参数寻优,获得了线程块设计参数的最优尺寸.结果表明,基于CUDA的图像直方图均衡并行算法的性能相比基于CPU的串行算法和基于开放多处理(OpenMP)并行算法分别获得了61.58和32.00倍的加速比,能够为大规模实时性图像处理系统设计提供参考.

摘要： 并行计算是提高音频大地电磁(audio-frequency magnetotelluric,AMT)数据反演效率的有效途径.在统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)下开展带地形的AMT数据二维反演并行算法研究,旨在利用GPU(graphics pro-cessing unit)强大的计算能力及并行计算技术实现高精度、快速度的AMT数据二维反演.首先利用有限元和自适应正则化反演算法实现AMT数据二维反演的串行化计算;然后在PGI Visual Fortran+CUDA5.5环境下编写基于CPU+GPU的CUDA并行代码,将正演中的频率循环、反演中的模型灵敏度矩阵计算和反演方程正则化求解部分进行并行化处理;通过不同复杂程度的理论模型正反演模拟验证了该并行算法的有效性和准确性.不同模型和不同模式下的数值模拟结果对比表明,基于CPU+GPU的CUDA并行算法相较于传统的CPU串行算法,在灵敏度矩阵计算和反演方程正则化方面耗时更少,加速比最高可达10倍以上.最后将该并行算法应用于某矿区实测AMT数据的二维反演中,取得了较好的应用效果.

摘要： [目的]将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,提出并研究基于GPU的并行混合蛙跳算法,加快算法寻优过程,提高混合蛙跳算法的运算速度,以此促进群体智能优化算法的并行研究及应用.[方法]本文采用了CPU+GPU异构形式进行计算,其中GPU负责对大规模的密集型数据进行设计分析以及计算,而对于CPU来讲,负责开展事务管理以及复杂逻辑运算等不适合数据并行的计算模块.[结果]将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,实现基于GPU的并行混合蛙跳算法.在GPU上加速执行以提高算法运行速度,在保证与串行混合蛙跳算法相同优化性能的同时提高加速比.[结论](1)对于ISFLA算法它采用了并行调度的形式展开计算分析,对于虚拟机之间的负载起到了很好的平衡作用,减小了负载间的平衡度对于整体的工作时间来讲起到了很好的缩短作用.(2)ISFLA算法产生的初始种群有着更好的质量,这能够将一些表现不好的个体进行排除,加快了整体的收敛速度,减小了进行搜索迭代的时长.

摘要： 合成孔径雷达(SAR)成像需要处理海量数据,传统GPU编程模块用时较长,无法满足实时性要求.基于统一计算设备架构(CUDA)提出四种GPU的SAR成像算法优化方案.针对矩阵转置、加窗操作提出指令级并发技术,针对斜地校正提出动态并行技术,针对规约求和提出跨线程块同步技术,针对函数执行首次耗时过长提出GPU预热能耗比提升技术.在NVIDIA K80上测试表明,与传统基于GPU的SAR成像处理算法相比,上述四种方案均能达到5倍左右的加速比,提升了处理性能,并且降低了设备功耗.

摘要： 二值图像连通体标记在计算机视觉和图像处理方面均有应用.本文提出了一种新的基于CUDA(统一计算设备架构)的二值图像连通体标记算法.该算法首先通过搜索邻域内最小标记来完成初始标记,然后再根据据结构元素找到标号矩阵中同一连通体有可能出现不同标记的位置,使用原子操作对根元素进行合并,通过CPU(中央处理器)与GPU(图形处理器)的协同工作来判断合并程度并进行循环修改.最后再使用回溯的方法实现复杂形状的连通体标记.该算法很好的利用了GPU多线程处理的特点,并且通过分解核函数的方法将部分耗时的控制工作由CPU来完成.本文算法较已有的算法减少了全局内存的读写和同步,提高了处理速度.

摘要： 针对多品种小批量复杂产品生产的调度优化问题,结合柔性作业车间调度问题与统一计算设备架构的特点,提出了一种求解柔性作业车间调度问题的基于CUDA的岛屿模型遗传算法.首先设计了适合图形处理器的存储模型及执行模型,然后给出了染色体编码、解码方式,并改进了遗传算法的选择、交叉、变异操作以及迁移操作,从而提高了遗传算法在CUDA上的并行处理效率.使用标准实验数据进行测试,结果表明了使用基于CUDA的岛屿模型遗传算法求解柔性作业车间调度问题是有效的和可行的。

摘要： 声场快速预报是未来海战必须解决的关键技术.针对传统声场预报计算量大、耗时时间长等不利问题,基于CUDA框架,提出了利用GPU对深海WKBZ模型进行并行快速计算的方法,并对典型深海声速剖面下的性能进行了仿真分析.结果表明,与传统CPU计算相比,在不降低计算精度的情况下,计算速度明显提高,能够满足远距离深海声场分布结构的实时预报要求,验证了方法的可行性.

摘要： 声场快速预报是未来海战必须解决的关键技术.针对传统声场预报计算量大、耗时时间长等不利问题,基于CUDA框架,提出了利用GPU对深海WKBZ模型进行并行快速计算的方法,并对典型深海声速剖面下的性能进行了仿真分析.结果表明,与传统CPU计算相比,在不降低计算精度的情况下,计算速度明显提高,能够满足远距离深海声场分布结构的实时预报要求,验证了方法的可行性.

摘要： 声场快速预报是未来海战必须解决的关键技术.针对传统声场预报计算量大、耗时时间长等不利问题,基于CUDA框架,提出了利用GPU对深海WKBZ模型进行并行快速计算的方法,并对典型深海声速剖面下的性能进行了仿真分析.结果表明,与传统CPU计算相比,在不降低计算精度的情况下,计算速度明显提高,能够满足远距离深海声场分布结构的实时预报要求,验证了方法的可行性.

摘要： 声场快速预报是未来海战必须解决的关键技术.针对传统声场预报计算量大、耗时时间长等不利问题,基于CUDA框架,提出了利用GPU对深海WKBZ模型进行并行快速计算的方法,并对典型深海声速剖面下的性能进行了仿真分析.结果表明,与传统CPU计算相比,在不降低计算精度的情况下,计算速度明显提高,能够满足远距离深海声场分布结构的实时预报要求,验证了方法的可行性.

摘要： 声场快速预报是未来海战必须解决的关键技术.针对传统声场预报计算量大、耗时时间长等不利问题,基于CUDA框架,提出了利用GPU对深海WKBZ模型进行并行快速计算的方法,并对典型深海声速剖面下的性能进行了仿真分析.结果表明,与传统CPU计算相比,在不降低计算精度的情况下,计算速度明显提高,能够满足远距离深海声场分布结构的实时预报要求,验证了方法的可行性.

摘要： 转换波叠前时间偏移数据量巨大,计算时间长,偏移过程中需多次偏移以找到匹配的偏移速度模型,导致偏移处理周期长,影响多波多分量勘探效率.目前主要依赖CPU集群计算,但集群存在成本高、功耗大、占用空间大、维护成本高等缺点.为克服偏移计算耗时和降低计算成本,文章给出一种基于MPI和CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行算法,将细粒度线程级的GPU并行计算融合粗粒度的进程级MPI并行编程模型,利用实际工区的转换波数据分别在CPU(单核)、GPU(单卡)、MPI和GPU(2节点)测试平台上对算法进行了验证和性能分析,GPU(2节点)计算速度较CPU(单核)提高了近400倍,经过地震数据测试分析，结果表明基于CUDA和MPI的转换波叠前时间偏移计算具有高效性，为地震勘探中的转换波偏移处理提供了新的高效低成本的解决方案，为推进GPU高性能计算在转换波勘探开发中的应用提供了新思路。

摘要： 转换波叠前时间偏移数据量巨大,计算时间长,偏移过程中需多次偏移以找到匹配的偏移速度模型,导致偏移处理周期长,影响多波多分量勘探效率.目前主要依赖CPU集群计算,但集群存在成本高、功耗大、占用空间大、维护成本高等缺点.为克服偏移计算耗时和降低计算成本,文章给出一种基于MPI和CUDA的转换波Kirchhoff叠前时间偏移并行算法,将细粒度线程级的GPU并行计算融合粗粒度的进程级MPI并行编程模型,利用实际工区的转换波数据分别在CPU(单核)、GPU(单卡)、MPI和GPU(2节点)测试平台上对算法进行了验证和性能分析,GPU(2节点)计算速度较CPU(单核)提高了近400倍,经过地震数据测试分析，结果表明基于CUDA和MPI的转换波叠前时间偏移计算具有高效性，为地震勘探中的转换波偏移处理提供了新的高效低成本的解决方案，为推进GPU高性能计算在转换波勘探开发中的应用提供了新思路。

摘要： 本发明公开了一种城市轨道交通牵引供电系统潮流分布的统一计算方法，包括以下步骤：步骤1：监测获取列车牵引工况，并获取得到城市轨道交通牵引供电系统的相关参数；步骤2：构建城市轨道交通牵引供电系统潮流分布的统一计算模型；步骤3：建立城市轨道交通牵引供电系统电路的电导关系；步骤4：计算城市轨道交通牵引供电系统潮流分布。本发明方法综合考虑城市轨道交通沿线不同的施工方式、全线贯通式结构及上下行贯通式结构提出了统一的潮流计算方法，可以准确获取城市轨道交通潮流分布，为进一步的钢轨电位分析和杂散电流分析提供依据。

摘要： 本发明公开了一种外套钢管夹层混凝土加固混凝土柱轴压承载力统一计算方法，方法包括：S1.对不同截面形式的组合加固柱进行截面形状的统一转化，包括内部RC柱的转化及组合加固柱的转化；S2.建立组合加固柱各组成部分受力与变形关系；S3.计算组合加固柱极限承载力。本发明所提供的外套钢管夹层混凝土加固混凝土柱轴压承载力统一计算模型的优势在于可考虑到截面各组成部分的荷载不同步性对承载能力的影响。此外，本发明不仅适用于普通外套钢管夹层混凝土加固RC柱轴压承载力的计算，对于采用其他各向同性管材(管材种类如铝合金或其他材料)代替钢管进行加固的组合加固柱的轴压承载力计算也同样适用。

摘要： 本发明公开了一种城市轨道交通杂散电流的统一计算方法，包括以下步骤：步骤1：监测获取列车牵引工况，并获取得到城市轨道交通回流系统的相关参数；步骤2：构建城市轨道交通系统杂散电流的统一计算模型；步骤3：基于模型构建电压、电流的函数表达式求解，并计算沿线杂散电流分布。本发明方法综合考虑了城市轨道交通长线路贯通式特点、上下行贯通式特点及长线路中不同施工方式的区别以计算杂散电流，因此可以准确获取城市轨道交通线路沿线的杂散电流分布，为城市轨道交通系统沿线杂散电流防护设计、施工和维护提供依据。

摘要： 本发明公开了一种基于服务器的统一计算IDV托管设备，包括减震框，所述减震框的上端为开口结构，且所述减震框的内部通过多个缓冲弹簧固定连接有同一个计算机主机，所述减震框相背两个外壁固定连接有四个与减震框四角处对应的U形固定板，所述U形固定板相背两个侧壁的中间位置通过滚珠轴承转动连接有同一根转轴，所述转轴的轴壁固定套接有支撑杆，所述支撑杆远离转轴的一端固定连接有固定板，所述固定板远离支撑杆的一侧固定连接有万向轮。本发明避免了硬性的震动力容易对计算机主机产生损坏的问题，便于对计算机主机的移动。

摘要： 提供用于编译计算机程序以在包括多个量子位量子四元的量子处理器上运行的计算机系统和方法。编译程序的统一级模块获得呈统一语言的程序，且对所述程序的全部或一部分执行代码重构以形成重构代码，并将所述重构代码转换为第一代码。高级模块将所述第一代码编译为第二代码。所述高级模块支持所述第一代码内的环路、子例程和流控制指令。低级模块接收所述第二代码，且将所述第二代码转换为包括一系列量子门级操作的第三代码。门级模块将所述第三代码编译为根据指令集和目标量子处理器的门定位约束以量子门级语言表达的第四代码。

摘要： 本发明涉及一种中压不接地配电网的三相潮流统一计算方法。本发明分析不接地配电网三相潮流在节点变量、变压器导纳矩阵和零序分量方面的特殊性，设计基于功率平衡方程，约束变压器不接地绕组节点零序电流等于零，利用牛拉法构建不接地配电网三相潮流统一算法。

摘要： 本发明公开了一种面向通用神经网络张量处理器的统一计算方法，在统一的环境与方法下同时实现指令计算与算子计算，把神经网络算法与应用的内容全部以算子的形式进行表达，其中，所述神经网络算法相关的计算以神经网络算子形式来表达，神经网络应用相关的计算以自定义指令算子的形式来表达。本发明的统一计算方法，可以在通用神经网络张量处理器中同时执行算子与指令，使得系统既具备数据处理器的高性能、低能耗特性，又具备指令处理器的通用灵活性。

摘要： 本发明提出一种基于多终端数据融合的统一计算资源池系统，包括服务器平台、终端设备、资源模型、Web中间件，其中：所述资源模型以资源设备管理系统的方式部署在所述服务器平台上；所述Web中间件用于使Web浏览器通过SOCKET方式对所述资源模型进行访问；所述终端设备通过SOCKET方式与所述服务器平台建立连接，使得所述服务器平台能够实时对接入的终端设备进行参数设置和状态查看。本发明的资源设备管理系统可以实现资源管理平台在各个系统之间能够共享数据，消息畅通，操作界面清晰且可以互操作，该平台适用于各种不同操作系统的交互与协同操作技术使各种智能系统能够简便地进行互操作，实现终端的自主协同、自主智能处理和控制。

摘要： 本发明公开了一种基于统一计算设备架构技术的图像处理方法和装置，所述方法包括：获取基础数据，根据成像分辨率确定网格化结果数据规模；根据网格化结果数据规模获得K空间卷积窗口及窗内所有元素的坐标；依次根据K空间卷积窗内每一个元素的坐标获得该元素的轨迹值，应用所述每个元素的轨迹值依次和K空间中心点的轨迹值计算欧氏距离；若所获得的欧氏距离小于第一阈值，则结合所述基础数据对该元素值所对应的基础数据中的采样数据进行卷积计算，获得网格化计算结果数据；对所述网格化计算结果数据进行反傅里叶变换，获得图像数据。本发明很好的解决了基于CUDA的由基础数据计算卷积窗口在并行处理时导致的网格化数据写-写冲突。

摘要： 本发明公开了一种基于统一计算设备架构技术的图像处理方法和装置，所述方法包括：获取基础数据，根据成像分辨率确定网格化结果数据规模；根据网格化结果数据规模获得K空间卷积窗口及窗内所有元素的坐标；依次根据K空间卷积窗内每一个元素的坐标获得该元素的轨迹值，应用所述每个元素的轨迹值依次和K空间中心点的轨迹值计算欧氏距离；若所获得的欧氏距离小于第一阈值，则结合所述基础数据对该元素值所对应的基础数据中的采样数据进行卷积计算，获得网格化计算结果数据；对所述网格化计算结果数据进行反傅里叶变换，获得图像数据。本发明很好的解决了基于CUDA的由基础数据计算卷积窗口在并行处理时导致的网格化数据写－写冲突。