Fermi平台下的医学超声实时扫描转换并行算法

在超声成像系统中扫描转换是让超声图像较好地在屏幕上进行显示所必须的处理步骤。由于这一处理步骤中存在运算复杂的插值运算,特别是在横向使用的三次方插值,使其成为临床实时成像系统中提供帧速率的一大性能提升瓶颈,为此本文研究并提出了一种基于新兴的高性能并行计算平台Fermi架构GPU(Graphics processing unit)的并行处理算法,该算法基于GPU并行处理平台,主要包括初始化阶段、图像插值以及图像显示这3个处理环节。该算法不仅保持了与现有计算平台系统的计算精度,而且显著地提高了这一处理环节的计算速度。数据测试结果显示,采用Fermi架构的GPU处理在得到与基于CPU的实现完全一致的扫描转换效果的同时,取得了较大的加速效果。对于3 121×936的图像数据能够达到1 558fps的帧率,速度提高了大约664倍。     

Fermi平台下的医学超声实时扫描转换并行算法

在超声成像系统中扫描转换是让超声图像较好地在屏幕上进行显示所必须的处理步骤.由于这一处理步骤中存在运算复杂的插值运算,特别是在横向使用的三次方插值,使其成为临床实时成像系统中提供帧速率的一大性能提升瓶颈,为此本文研究并提出了一种基于新兴的高性能并行计算平台Fermi架构GPU(Graphics processing unit)的并行处理算法,该算法基于GPU并行处理平台,主要包括初始化阶段、图像插值以及图像显示这3个处理环节.该算法不仅保持了与现有计算平台系统的计算精度,而且显著地提高了这一处理环节的计算速度.数据测试结果显示,采用Fermi架构的GPU处理在得到与基于CPU的实现完全一致的扫描转换效果的同时,取得了较大的加速效果.对于3 121×936的图像数据能够达到1 558 fps的帧率,速度提高了大约664倍.     

CPU+GPU异构并行的矩阵转置算法研究

针对当前算法优化研究一般局限于单一硬件平台、很难实现在不同平台上高效运行的问题,利用图形处理器(GPU)提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的矩阵转置并行算法.通过矩阵子块粗粒度并行、矩阵元素细粒度并行、工作项与数据的空间映射和本地存储器优化方法的应用,使矩阵转置算法在GPU计算平台上的性能提高了12倍.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,矩阵转置并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了12.26,2.23和1.50的加速比.该算法不仅性能高,而且实现了在不同计算平台间的性能移植.     

嵌入式GPU滑动聚束SAR实时成像方法

针对SAR实时成像系统的传统计算平台实时性不足与功耗过高的问题，研究了一种基于嵌入式GPU的实现方法.为了充分利用嵌入式GPU中有限的内存资源，提出一种内存分割与重配置方案，采用页锁定内存和zero-copy技术，实现数传-计算并行化处理；为解决实时性问题，在算法并行计算环节，利用共享内存、寄存器等资源实现大规模数据并行.结果表明，在TX2上完成16 384×8 192点滑聚SAR成像处理时间为12.66 s，功耗为15 W.该优化方法也适用于其他模式的雷达处理算法，并可为未来嵌入式实时成像处理提供参考.      

基于CPU-GPU异质架构的SAR实时成像加速

对于大规模SAR回波数据,单纯依靠CPU实现实时成像处理存在较大挑战。近年来出现的GPU图像处理单元为SAR成像处理提供了一个理想的处理平台。本文结合GPU和CPU的特点,利用基于CPU-GPU的异构协同处理平台来加速SAR成像算法。同时,为了充分发挥该异质架构的性能,文中提出了一种改进的基于子孔径架构的成像算法,并在此架构上对超大规模SAR回波数据进行了成像处理,取得良好的成像效果和加速比。     

并行图像配准算法在幸运成像中的应用

借助图形处理器(GPU)在通用计算领域的优势,解决图像配准面临的处理速度问题。研究了基于GPU加速处理图像配准的算法;根据Fourier-Mellin变换的图像配准算法原理,提出相应的GPU并行设计模型;利用计算统一设备架构的软硬件体系架构,实现Fourier-Mellin变换算法向GPU的移植。实验表明,运用所提出的并行方案完成分辨率1 024×1 024像素的图像配准耗时22ms,有效提升了图像配准效率,增强了幸运成像技术工程应用的可能性。     

基于CPU-GPU异质架构的子孔径算法实现

对于大规模遥感数据处理,单纯依靠CPU实现实时成像处理存在较大挑战。近年来出现的GPU图像处理单元为大规模数据处理提供了一个理想的处理平台。结合GPU和CPU的特点,利用基于CPU-GPU的异构协同处理平台来加速图像处理。同时,为了充分发挥该异质架构的性能,提出了一种改进的基于子孔径架构的成像算法,并在此架构上对超大规模遥感数据进行了成像处理,取得良好的成像效果和加速比。     

基于CUDA架构并行算法的带地形AMT二维反演实现与应用

并行计算是提高音频大地电磁（audio-frequency magnetotelluric method,AMT）数据反演效率的有效途径。本文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。     

压缩感知A*OMP重构算法的并行化与GPU加速实现

针对压缩感知系统实时应用的需要,探讨了A*OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法.将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵/向量操作,并结合算法本身的关联特性,进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度.利用GPU高效的并行运算能力,将算法中可并行的矩阵/向量计算映射到GPU上并行执行,在面向Matlab的Jacket软件平台上对整体串行算法进行了并行化的设计与实现.在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel(R)E5-2650 CPU上进行了测试,实验结果表明:对比CPU平台的串行实现,基于GPU的A*OMP算法整体上可获得约40倍的加速,实现了在保持系统较高重构质量的同时能有效降低计算时间,较好地满足了系统实时性的需要.     

基于异构平台的图像中值滤波的OpenCL加速算法

图像噪声降低了图像信噪比和质量,去噪是图像处理工作的重要环节之一.本文提出了一种基于开放式计算语言(OpenCL)架构的图像中值滤波快速降噪并行算法.介绍了OpenCL体系结构特点和中值滤波处理流程.根据图形处理器(GPU)的并发结构特点,对图像中值滤波功能模块进行了并行优化,降低了算法复杂度.通过充分激活NDRange索引空间中的工作组和工作项来提高数据访问效率,优化内核工作组配置参数,实现了中值滤波器的并行处理.实验结果表明,在图像质量保持不变的情况下,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,图像中值滤波并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了29.74、17.29、1.15倍的加速比.验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足应用的实时性处理要求.     

二维FFT在GPU上的并行实现

FFT算法是高度并行的分治算法,因此适合在GPU（Graphics Processing Unit,图形处理器）的CUDA（Compure Unified Device Architecture,计算统一设备体系结构）构架上实现．阐述了GPU用于通用计算的原理和方法,并在Geforce8800GT平台上完成了二维卷积FfTr的运算实验．实验结果表明,随着图像尺寸的增加,CPU和GPU上的运算量和运算时间大幅度增加,GPU上运算的速度提高倍数也随之增加,平均提升20倍左右．     

采用GPU并行计算与图像匹配的工件条码识别算法

设计基于图形处理器(GPU)并行计算与图像匹配的条码识别算法.首先,设计基于归一化协方差的图像匹配算子,定位每个条码的位置.然后,根据条码面积、周长、形状因子,确定条码种类.最后,采用GPU并行计算方式完成条码解析.实验数据显示:与当前条码识别技术相比,所提算法能够同步识别多种条码,且在面对光照强度较暗或过高时,该算法具有更高的稳定性与抗干扰性,其仍具有更高的识别精度与效率.     

基于CPU_MIC_GPU异构架构的Roberts算法优化探究

在高分辨率图像日益普及的情况下,Roberts边缘检测的处理速度急需进一步提高。在CPU表现不尽如人意的情况下,基于CPU/GPU和CPU/MIC的高度并行运算的研究愈加深入。在分析Roberts算法特点的基础上,将能并行的部分移植到GPU和MIC上进行。完成基于CPU/GPU和CPU/MIC的异构架构上的Roberts算法实现,并针对CPU/MIC上将程序进行向量化优化。实验结果表明,在相同单精度浮点运算能力下,GPU处理低分辨率图像的速度更快、加速比更高,但处理高分辨率图像时MIC的加速比最高为23.52,高于GPU的21.43。     

基于CUDA平台的时域有限差分算法研究

文章针对传统时域有限差分(FDTD)算法的不足,以图形加速卡为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法。CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合在GPU上实现并行算。文章描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验结果证明了基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一。     

求解矩阵特征值的GPU实现

提出了求解矩阵特征值的GPU(图形处理器)实现方法,分别用基于GPU的幂法和QR法求解矩阵的最大特征值和所有特征值。基于GPU的计算与基于CPU的计算相比较,证实其计算精度较好,运算时间比基于CPU的运算时间快2.7~7.6倍。     

基于GPU的弹性图像配准方法

通常的弹性配准技术因其计算强度大,消耗时间长,难以满足实时应用的要求．新一代图形处理器（GPU）以其用户友好的可编程性和出色的并行计算能力,为解决该问题提供了新的途径．根据GPU的自身特点,以薄板样奈插值作为变换模型,构建了弹性配准计算平台．对二维单模态和多模态的两组图像进行实验,结果表明,相比于CPU,利用GPU可以更为迅速地获得变换参数,对于大尺寸、高分辨率或者多局部形变的图像,GPU的处理速度超出CPU 1个数量级以上．     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

GPU加速实现的锥束CT高精度正投影算法

CT的正投影计算是对CT数据采集过程的模拟,不仅可用于生成投影数据,而且是CT图像迭代重建算法的一个关键组成部分.在CT的锥束扫描方式下,正投影计算量大,计算时间长.为此,提出了一种GPU加速实现的锥束CT正投影算法.该算法通过并行计算各条X射线在探测器上投影,实现了锥束CT正投影的快速计算.由于该算法支持全浮点运算精度计算,且采用三线性插值方式,因此计算精度高.通过对Shepp-Logan模型的正投影计算实验以及与其他正投影算法的比较,验证了作者算法的优点.     

面向CPU+GPU异构计算的SIFT

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.