基于多核CPU和GPU的高光譜數(shù)據(jù)并行幾何校正
3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
山東榮成PHI推掃遙感數(shù)據(jù),大小為:652列,10 000行,124波段。
3.3 基于GPU的并行計(jì)算
對山東榮成PHI推掃高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行基于GPU的并行幾何校正,坐標(biāo)變換和重采樣部分串行計(jì)算時間和GPU并行計(jì)算時間如表3所示,該時間不包含高光譜數(shù)據(jù)的I/O時間。本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/159409.htm
在重采樣部分,在計(jì)算過程中需根據(jù)未幾何校正的原始影像數(shù)據(jù)求解經(jīng)校正的高光譜數(shù)據(jù),所涉及的輸入輸出數(shù)據(jù)都是三維的高光譜數(shù)據(jù)立方體。重采樣部分所耗總時間除了計(jì)算時間,還包含較高比例的數(shù)據(jù)I/O時間,如表4所示。
并行重采樣部分未達(dá)到理想的高加速比,是因?yàn)橹夭蓸硬糠制骄總€波段計(jì)算中硬盤讀/寫時間達(dá)到約440 ms,比在GPU上的并行計(jì)算時間60 ms(包含核函數(shù)計(jì)算時間和顯存與內(nèi)存間的通信時間)高了多達(dá)7倍,大幅降低了并行計(jì)算所帶來的加速比。高光譜影像數(shù)據(jù)量巨大的特點(diǎn)決定了其數(shù)據(jù)I/O時間難以忽略。因此,面向高光譜影像領(lǐng)域的應(yīng)用問題,實(shí)現(xiàn)其快速計(jì)算的一個難點(diǎn)。就是如何優(yōu)化I/O,降低其在運(yùn)算時間中所占比例。
3.4 基于CPU和GPU的并行幾何校正
將本文所提出的基于多核CPU和GPU的并行方法應(yīng)用到重采樣計(jì)算過程中:CPU端利用多核特性創(chuàng)建多線程進(jìn)行任務(wù)級并行,在主線程調(diào)用GPU執(zhí)行重采樣并行計(jì)算任務(wù)的同時,派生線程分別完成I/O任務(wù)。通過實(shí)驗(yàn)可知,基于CPU和GPU的并行重采樣加速比達(dá)到3.53,如表5所示。
該結(jié)果證實(shí)了本文參考流的思想提出的基于多線程的數(shù)據(jù)I/O優(yōu)化方法具有很好的效果,并對高光譜遙感影像領(lǐng)域的應(yīng)用具有普適性。
4 結(jié)語
本文針對幾何校正應(yīng)用所處理數(shù)據(jù)量大、計(jì)算時間長的特點(diǎn),針對多核CPU和GPU的特點(diǎn)分析其各自優(yōu)勢,抽象出一種描述多核CPU和GPU異構(gòu)并行平臺的并行計(jì)算模型,研究基于POS數(shù)據(jù)的幾何校正并行計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)航空高光譜數(shù)據(jù)并行幾何校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明;數(shù)據(jù)I/O限制基于GPU的并行重采樣獲得整體加速比。
基于多核CPU和GPU的并行幾何校正創(chuàng)建多線程執(zhí)行數(shù)據(jù)讀/寫任務(wù),在基于GPU并行計(jì)算的基礎(chǔ)上有效地隱藏了重采樣過程的數(shù)據(jù)I/O時間,加速比在原來的基礎(chǔ)上提高了1.76倍。幾何校正總體加速比達(dá)到4.03,在原有基礎(chǔ)上提高了1.74倍。
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