基于OpenMP的并行化水文分析算法研究与实现

水文模拟计算具有数据量较大、过程连续性较强的特点。随着数据采集技术的不断发展,大范围、高分辨率的地形数据使得传统串行算法难以满足性能要求,而并行化水文分析算法研究受到越来越多的关注。本文在对GIS空间分析算法并行化进行分析的基础上,对主要并行计算框架进行了对比,并选用OpenMP框架对水文分析若干过程进行了并行化算法的研究和实践。实验结果表明,基于OpenMP框架的并行化水文分析算法是在多核平台下进行性能优化的有效手段。     

流域最佳管理措施情景优化算法的并行化

流域最佳管理措施(beneficial management practices, BMPs)情景优化问题是一个典型的复杂地理计算问题,目前所常用的BMPs情景优化算法需要结合流域模型进行大量的迭代运算,因而花费大量计算时间,难以满足实际应用的要求。本文针对目前代表性的BMPs情景优化算法——ε支配多目标遗传算法(ε-NSGA-Ⅱ),采用主从式并行策略,利用MPI并行编程库实现了该优化算法的并行化。在江西省赣江上游的梅川江流域(面积为6366 km²)进行BMPs情景优化的应用案例表明,并行化的优化算法当运行于集群机时,加速比随着核数(8~512核)的增加而递增,当核数为512时,加速比达到最大值(310);并行效率随着核数的增加逐渐下降,最高值0.91,最低值0.61,取得了明显的加速效果。     

雷达回波外推算法的并行化及实现

为了提高雷达外推TERC算法的效率,首先分析了TREC算法的原理与过程,找出算法计算密集型部分;在此基础上,采用基于多线程的并行计算对算法进行优化,并使用Windows线程库的API实现多线程编程;最后,通过实验比较串行算法和并行算法的运行时间。结果表明,并行算法发挥了多核处理器的优势,大幅提升了效率。     

非差模式的GNSS数据并行解算设计及实现

基于精密单点定位技术的非差模式是当前GNSS数据处理的主要策略之一。随着测站规模的增大,非差模式的处理时间也线性递增,传统的串行处理方法需消耗大量的计算时间。采用工厂模式和责任链模式实现了非差精密单点定位;利用轻量级的并行编程技术从底层设计并实现了基于任务的非差多核并行解算;进一步在网络多节点环境中建立并发布非差计算服务,实现了网络多节点协同并行解算GNSS数据。通过大量数据的测试与试验,验证了多核多节点的非差并行解算方案的高效性。试验结果表明,单节点多核并行、双节点网络并行、四节点网络并行、六节点网络并行的计算效率分别比单节点串行方案平均提高了2.74,5.30,9.38和14.69倍。     

利用MPI并行算法实现球谐综合的效率分析

分析了求解地球重力场参量的球谐综合计算公式,引入数组预存再调用方法来避免传统算法中对cos（mλ）、sin（mλ）及勒让德函数的递推系数的重复计算问题,并结合MPI（message passing interface）并行技术来提高计算效率。实验采用2 160阶次的EGM2008模型,以DELL PowerEdge R730服务器和超算“天河二号”为计算平台,计算了分辨率1°和5'的网格重力异常。结果表明,数组预存再调用的方式减少了中央处理器（central processing unit,CPU）的计算工作量,但同时增加了内存的访问次数,适用于CPU性能一般而内存频率较高的计算平台。MPI并行技术可充分发挥计算机的多核优势,并在进程个数等于逻辑CPU的个数时获得最大加速比。     

基于GPU的遥感影像SAM分类算法并行化研究

本文简要介绍了并行图像处理的基本模式;对GPU的并行性和流式编程模型进行了分析,提出了GPU并行图像处理的基本流程,并对数据加载、计算结果反馈保存等关键技术问题进行了论述;实现了光谱角匹配(SAM)算法的GPU并行化,最后通过实验验证了该技术方法的有效性。     

GIS典型几何计算算法的并行化及优化研究

空间数据规模的快速增长对传统矢量数据分析方法提出了更高的计算效率和处理规模要求。随着计算机硬件和软件技术的进步,并行计算为提高GIS中典型几何计算算法的计算效率、扩大问题处理规模提供了有效手段。本文在Visual Studio 2010中,使用标准C++编程语言,基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库实现空间数据的读写操作,针对线简化算法的并行化问题,在高性能计算环境下对并行任务调度策略、并行计算粒度、数据分解方法等多个核心内容开展研究。在完成相关串行算法的基础上,实现了该算法的并行化和优化设计,为相关的矢量数据空间分析方法的多核并行优化提供了思路和参考。     

并行化多流向策略的栅格河网提取算法

流域栅格河网提取是数字地形分析的一个重要应用。为减少数字高程模型(DEM)预处理而产生的伪河道及平行河道,提出基于并行化多流向策略的栅格河网提取算法。通过水流传输矩阵模拟水量的自然流动过程,可直接应用于原始DEM。从河网空间形态和算法运行效率两方面与串行MFD算法、R&N算法及D8算法进行对比,结果表明,多流向策略得到的河网与实际地形形态更加吻合,使用并行策略后,算法的效率比也较其他算法有明显提升。     

MPI+OpenMP环境下的特征函数空间滤值并行化方法研究

针对现有的特征函数空间滤值方法存在算法复杂、计算效率低下、难以满足海量空间数据应用需求等问题,提出一种特征函数空间滤值并行化方法。基于主从模型(master/slave模型)和MPI+OpenMP混合编程模式,充分挖掘多核集群下计算机的性能,并在多核集群平台上与纯MPI算法进行了对比实验。结果表明,基于MPI+OpenMP的方法能够获得更高的并行加速比和计算效率。     

并行地图叠加分析中基于数据分解的负载均衡方法研究

地图叠加分析是一种计算密集型算法,并行化计算可以加快算法执行速度。本文研究并行化地图叠加分析中的负载均衡方法。首先针对并行算法中的IO竞争情况,定义了负载均衡指数;然后基于分治法分解空间数据,将并行系统下的地理要素分而治之,将Hilbert空间索引作为集群系统中各节点分配数据的依据,最终实现并行地图叠加分析系统中的数据负载均衡,为地图叠加分析算法中的数据并行策略提供可能性。结果表明,利用空间索引分治的负载均衡方法建立索引速度快,调度系统可以将计算任务明确分配到各计算节点。     

球谐分析及合成并行计算

本文介绍了球谐合成和分析问题的数值计算原理,研究分析了其内在的并行性,提出了区域划分和聚合通信的并行计算策略。基于傅立叶变换技术,应用MPI(消息传递接口)并行编程模式,实现了球谐分析及合成计算的并行化。实验结果表明,较之串行实现,并行实现大大缩短了计算时间,获得了近似线形加速比,取得很高的并行效率。     

利用最小二乘直接法反演卫星重力场模型的MPI并行算法

针对海量卫星重力数据反演高阶次地球重力场模型的密集型计算任务与高内存耗用问题,基于MPI实现了最小二乘直接法恢复高阶次位系数的并行算法。引入并行读写、分块存储与分块计算等方式完成了设计矩阵的构建、法方程的形成与求解等密集型计算任务的并行算法,数值计算结果表明三者的并行相对效率峰值可分别达到95%、68%、63%。利用GOCE轨道跟踪和径向扰动重力梯度数据(共518 400个历元)分别反演了120、240阶次地球重力场模型,计算时间仅为40 min、7 h,内存耗用峰值仅为290 MB、1.57 GB;采用与GOCE同等噪声水平的观测数据恢复的重力场模型精度与GOCE已发布模型的解算精度相一致,联合GRACE和GOCE的解算模型能够实现二者独立信息的频谱互补,表明本文方法可高效稳定地恢复高阶次地球重力场模型。     

地理空间信息并行处理架构与系统研究

并行计算技术可以大幅度提高数据处理效率,快速响应用户需求。随着地理空间数据量增大、复杂性增加、时效性增强,采用并行计算技术和处理架构来进行地理空间信息大数据的处理是必由之路。本文研究了各种高性能计算以及互联网所采用的并行计算技术,分析了地理空间数据的特点和并行处理的难点,提出了GIS对并行计算的支持技术路线,探讨了云计算环境中部署并行系统的方法和策略,实现了SMPP并行架构,并基于该系统对并行处理的效能进行了研究和分析。最后,展望了并行GIS技术发展的前景和演进路线。     

基于MPI的海量遥感影像并行处理技术探析

有效处理海量遥感影像数据,是解决遥感产品生产系统的大规模复杂应用的关键。针对目前通用的顺序处理已不能满足海量数据运算要求的问题,基于MPI并行处理开发环境,采用分级、分块的金字塔技术来对遥感影像数据做预处理,进而进行海量遥感影像切片、分块计算、并行处理和影像合成,有效地提高了海量遥感影像数据的运算速度,为海量遥感影像并行处理提供实践依据。     

GNSS大网双差模型并行快速解算方法

针对GNSS大网数据采用双差模型解算时存在时效性差的问题,提出了一种改进的独立双差观测值构建与独立基线并行解算的方法,采用并行技术实现多核并行与网络多节点并行的双层自动快速解算策略。通过对约375个IGS站1周的观测数据进行处理,改进的独立双差观测值选取方法比传统路径最短方法所选的单天全网独立双差数据平均多了53万个,E、N、U方向坐标重复性平均提升了14.0%、12.9%和29.2%。采用不同解算策略的计算结果表明,4台普通计算机的并行计算比传统串行方案的计算效率提升了14倍左右,如375个测站采用改进观测值构建方法的4节点并行方案仅需要35.62min,显著提高了整网双差的解算效率。     

统计费用网络流相位解缠并行处理

针对雷达干涉测量(InSAR)相位解缠中的单机计算资源不足和相对运算效率不高的问题,提出了数据并行处理策略。以统计费用网络流相位解缠为例,分析了该算法的数据划分方法,构建了并行运算实验系统,实现了统计费用网络流相位解缠并行处理,并从解缠效果、内存使用量和运算效率3个方面对实验结果进行了分析。     

OpenMP并行计算在卫星重力数据处理中的应用

本文对新一代卫星重力数据处理中的计算密集型任务进行了分析,总结出需要采用并行计算技术提高效率的几个关键任务。对不同的并行手段进行了比较,采用了OpenMP并行方法,并通过算例验证了并行设计方法的有效性。结果表明,并行计算能明显提高GRACE/GOCE任务的数据处理效率。     

结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法

提出了一种结合多种分解策略的遥感影像去相关拉伸并行处理方法,该方法根据不同步骤的特点采用不同任务分解策略:计算波段统计信息采用按波段进行任务分解,计算协方差矩阵采用按波段对进行任务分解,进行线性变换采用按数据块进行任务分解,实现了全过程的并行处理。在两台分别安装Windows 7和Linux操作系统的多核计算机下进行了OMIS机载高光谱影像和ASTER卫星影像的去相关拉伸并行处理实验,通过合理配置CPU核数和磁盘系统等,常用的12 ~ 16核计算机可取得最高约8倍的整体加速比。同时分析了影响整体加速性能的因素,给出了多核计算机用于遥感影像去相关拉伸并行处理的使用建议。     

多波束测深数据并行滤波算法

针对提高节结合不确定度的水深评估算法执行速度的问题,该文在传统的CUBE滤波算法基础上提出一种适用于多核架构的并行滤波算法。把测深数据滤波分解为构造CUBE网格和估算网格节点水深两个环节,然后针对各环节特点设计对应的并行计算方法。通过两种方法提高滤波速度:一是通过合理的并行策略把计算任务分配到多个处理器核上并行执行;二是引入基于堆结构的排序方法提高数据滤波速度。实验结果表明,所设计算法在四核处理器上运行时,能够将滤波速度提高约2.74倍。