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基于GPGPU的全波形并行分解算法

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编号 zgly0001590162

文献类型 期刊论文

文献题名 基于GPGPU的全波形并行分解算法

作者 王宗跃  马洪超  明洋 

作者单位 集美大学计算机工程学院  武汉大学遥感信息工程学院  中交第二公路勘察设计研究院有限公司 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2014年06期

年份 2014 

分类号 TP391.41 

关键词 全波形分解  激光雷达LiDAR  通用计算图形处理器GPU  并行 

文摘内容 针对EM(Expectation Maximization)波形分解算法具有多次迭代和大量乘、除、累加等高密集运算的特点,提出一套将EM算法在通用计算图形处理器GPGPU上并行化的方案。针对通用并行计算架构CUDA的存储层次特点,设计总体的并行方案,充分挖掘共享存储器、纹理存储器的高速访存的潜能;根据波形采样值采用字节存储的特征,利用波形采样值的直方图求取中位数,从而降低求噪音阈值的计算复杂度;最后,采用求和规约的并行策略提高EM算法迭代过程中大量累加的计算效率。实验结果表明,当设置合理的并行参数、EM迭代次数大于16次、数据量大于64 M时,与单核CPU处理相比,GPU的加速比达到了8,能够显著地提高全波形分解的效率。

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