地震叠前时间偏移的一种图形处理器提速实现方法

新近发展的图形处理器（GPU,Graphic Processing Unit）通用计算技术,现已日趋实用成型,并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言,概因GPU与中央处理器（CPU）的计算性能的甚大差异,致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移,旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性;文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法,并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机（PC,Personal Computer）或者PC集群所用的叠前时间偏移相比,本文方法可甚大地提高计算效率,从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明,基于GPU进行高性能并行计算,当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径.     

一种基于横向或纵向扫描线处理的填洼算法

针对传统PlanchouDarbous算法采用递归执行方式导致处理效率低下等问题,该文提出了一种适合基于CUDA的GPU并行执行的DEM洼地填充算法。此算法采用淹没-排水思路,多次推进式扫描完成排水;在串行执行和并行执行两种方式下,算法处理有所差异,其中串行算法代码更短;串行算法的时间复杂度为O(n),测试结果表明串行执行时快于PlanchonDarboux算法,且在CUDA环境下的并行执行用时不到串行执行用时的一半。算法思路简单,易于编程实现。     

基于CUDA的地震相干体并行算法

相干体技术在地震勘探资料解释方面得到了广泛的应用,由于相干体技术处理的对象是三维地震数据体,所以算法运算时间较长。为了缩短解释周期,本文充分发挥GPU并行计算优势,对C3相干体算法进行并行化分析。从硬盘读取数据到GPU上计算相干值并写入硬盘的整个过程进行分析,剔除了冗余数据的读取,完成了C3相干体算法的并行化设计与实现。最后分别对串行算法与并行算法进行性能测试,结果表明本文设计的并行算法在保证精度的前提下达到了16倍左右的加速比,对加快地震资料解释具有重要意义。     

Predicting the visualization intensity for interactive spatio-temporal visual analytics: a data-driven view-dependent approach

The continually increasing size of geospatial data sets poses a computational challenge when conducting interactive visual analytics using conventional desktop-based visualization tools. In recent decades, improvements in parallel visualization using state-of-the-art computing techniques have significantly enhanced our capacity to analyse massive geospatial data sets. However, only a few strategies have been developed to maximize the utilization of parallel computing resources to support interactive visualization. In particular, an efficient visualization intensity prediction component is lacking from most existing parallel visualization frameworks. In this study, we propose a data-driven view-dependent visualization intensity prediction method, which can dynamically predict the visualization intensity based on the distribution patterns of spatio-temporal data. The predicted results are used to schedule the allocation of visualization tasks. We integrated this strategy with a parallel visualization system deployed in a compute unified device architecture (CUDA)-enabled graphical processing units (GPUs) cloud. To evaluate the flexibility of this strategy, we performed experiments using dust storm data sets produced from a regional climate model. The results of the experiments showed that the proposed method yields stable and accurate prediction results with acceptable computational overheads under different types of interactive visualization operations. The results also showed that our strategy improves the overall visualization efficiency by incorporating intensity-based scheduling.     

Parallelized combined finite-discrete element (FDEM) procedure using multi-GPU with CUDA

This paper focuses on the efficiency of finite discrete element method (FDEM) algorithmic procedures in massive computers and analyzes the time-consuming part of contact detection and interaction computations in the numerical solution. A detailed operable GPU parallel procedure was designed for the element node force calculation, contact detection, and contact interaction with thread allocation and data access based on the CUDA computing. The emphasis is on the parallel optimization of time-consuming contact detection based on load balance and GPU architecture. A CUDA FDEM parallel program was developed with the overall speedup ratio over 53 times after the fracture from the efficiency and fidelity performance test of models of in situ stress, UCS, and BD simulations in Intel i7-7700K CPU and the NVIDIA TITAN Z GPU. The CUDA FDEM parallel computing improves the computational efficiency significantly compared with the CPU-based ones with the same reliability, providing conditions for achieving larger-scale simulations of fracture.     

基于多GPU的Harris角点检测并行算法

提出了一种基于多图形处理器(graphic processing unit,GPU)设计思想的Harris角点检测并行算法,使用众多线程将计算中耗时的影像高斯卷积平滑滤波部分改造成单指令多线程(single instruction multi-ple thread,SIMT)模式,并采用GPU中共享存储器、常数存储器和锁页内存机制在统一计算设备架构(com-pute unified device archetecture,CUDA)上完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于多GPU的Har-ris角点检测并行算法比CPU上的串行算法可获得最高达60倍的加速比,其执行效率明显提高,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。     

天宫一号高光谱数据辐射校正的CUDA并行优化

高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路.     

基于GPU加速的Boussinesq类波浪传播变形数值模型

Boussinesq波浪模型是一类相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现得到的结果基本一致。同时也比较了CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多,提升效果更为明显。     

分布式水文模型的GPU并行化及快速模拟技术

分布式水文模型对流域水文过程的应用深度及广度不断加深,常与数值天气及气候预报相结合,面临巨大的计算量。近年来GPU技术的进步使普通电脑能够实现高效而又廉价的并行计算。提出了资料插值、单元产流以及单元汇流采用GPU并行计算,马斯京根法河道汇流采用一种非并行的递归方法。基于笔记本电脑和NVIDIA GPU/CUDA结合C#语言,由分布式新安江模型在沂河流域的模拟应用表明,降水量空间插值及新安江产流的并行执行效率为普通CPU上C#的8~9倍。使用直接递归法实现马斯京根汇流演算比以往采用汇流次序表的执行效率提升0.5~0.9倍。     

一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法

高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。