检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘立超东南大学

学位级别：硕士

从上世纪60年代至今，半个多世纪以来计算电磁学一直以工程应用为目标不断地发展。近些年来，随着工程问题的复杂化和计算目标的大型化，电磁计算面临着精度、效率等多方面的挑战。特别对于电大尺寸和精细结构问题，使用传统的方法进行... 详细信息

从上世纪60年代至今，半个多世纪以来计算电磁学一直以工程应用为目标不断地发展。近些年来，随着工程问题的复杂化和计算目标的大型化，电磁计算面临着精度、效率等多方面的挑战。特别对于电大尺寸和精细结构问题，使用传统的方法进行仿真计算的周期过长，这大大限制了计算电磁学在实际工程中的应用。幸运的是计算机硬件的发展使得并行技术为实现高效电磁计算技术提供了一条可行的途径。本文围绕着高性能电磁计算的主题开展了使用OpenMP和CUDA进行时域有限积分技术的CPU和GPU并行化研究。\n 首先，本文研究了串行时域有限积分技术。给出了时域有限积分技术的迭代格式和吸收边界条件，研究了串行时域有限积分技术的流程框架，将时域有限积分技术的流程划分为多个模块，并对各个模块进行了分析。\n 然后使用当前流行的并行分析工具Intel Parallel Studio对整个计算流程进行了分析，发现了程序中的热点，确定了并行算法中的串行和并行域划分。根据当前流行的并行方式和实际的硬件环境，运用数据并行和任务并行分别设计了基于CPU并行的时域有限积分算法。使用OpenMP作为工具实现了基于共享内存框架的并行计算程序，并使用典型的数值算例对并行算法的精度和效率进行了验证。\n 最后结合时域有限积分技术的特点，本文对近年来兴起的基于图形处理单元(GPU)的高性能数值计算技术进行了研究。以主流的GPU并行工具NVIDIA公司的统一计算设备架构为对象，研究了该架构的硬件架构、软件开发层次和编程模型。根据统一计算设备架构编程模型设计了适用于时域有限积分技术的GPU并行方法，针对算法中的各个计算域进行了线程格组织方式的分析和设计。最后针对实际工程中的观测需求和软件复用的方便性，给出了CPU-GPU混合并行的设计方案。

关键词：电磁计算时域有限积分技术图形处理单元统一计算设备架构

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基于真实航迹的回波模拟器关键技术研究

基于真实航迹的回波模拟器关键技术研究

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作者：颜世博哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着雷达试验成本的增加以及后续数据处理精度要求的不断提高,雷达模拟器由于其对多变环境情况的模拟效果突出以及可重复性较好的特点,在雷达领域实现的可能性及必要性都与日俱增。传统的回波模拟器由于受运算复杂度、设备自身处理能力... 详细信息

随着雷达试验成本的增加以及后续数据处理精度要求的不断提高,雷达模拟器由于其对多变环境情况的模拟效果突出以及可重复性较好的特点,在雷达领域实现的可能性及必要性都与日俱增。传统的回波模拟器由于受运算复杂度、设备自身处理能力等条件的限制,往往难以达到所预期的处理速度和精度要求,由此引入了具有高速并行化能力的图形处理单元(GPU)参与信号重构。本文旨在利用已有的航迹信息通过信息提取的方式来构造回波,再由相应的处理算法实现航迹的数字重构。选取在高频雷达中常用的相位编码信号作为参考信号构造回波,通过距离-多普勒成像算法在距离维和多普勒维实现脉冲压缩得到相应的时延、多普勒频率信息,再由波束形成算法得到方位信息,并产生参数可人为设定的回波模拟器。进而获取通过回波处理得到的航迹模拟,与真实航迹完成对比。针对回波构造及算法实现过程中用到的余弦、浮点阵乘法以及快速傅立叶变换利用统一计算设备架构(CUDA)予以验证,比较计算精度。结果验证了GPU在处理大数据量重复性较强的运算操作时,其处理性能的优势,能够有效缩短运算时间。利用CUDA完成基于GPU的回波重构以及航迹模拟。即根据回波的产生原理及相应算法的处理机制编写基于CUDA的内核函数Kernel,并根据处理点数对线程网络的结构进行相应的线程划分,并将CPU得到的处理结果与其进行对比。最后对比了脉冲压缩及波束形成部分在主机端和设备端的耗时,证明GPU的快速浮点运算能力提升了整个回波信号模拟算法的性能。

关键词：回波模拟器脉冲压缩波束形成统一计算设备架构

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基于GPU并行串匹配算法的研究

基于GPU并行串匹配算法的研究

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作者：唐定车湘潭大学

学位级别：硕士

串匹配是计算机研究领域的一个经典问题,是网络内容分析系统的关键技术之一。随着互联网的普及和发展,海量信息的处理和新的应用需求对串匹配技术提出了新的挑战。在现实生活中,串匹配技术的应用十分广泛,其主要应用领域包括:入侵检测... 详细信息

串匹配是计算机研究领域的一个经典问题,是网络内容分析系统的关键技术之一。随着互联网的普及和发展,海量信息的处理和新的应用需求对串匹配技术提出了新的挑战。在现实生活中,串匹配技术的应用十分广泛,其主要应用领域包括:入侵检测、病毒检测、信息检索、信息过滤、计算生物学等等。串匹配技术的研究与发展是与现实应用息息相关的,近年来,新的应用需求对串匹配技术提出了新的要求和挑战。可编程图像处理器单元(GPU)已经发展成为绝对的计算主力。由于具有由高内存带宽驱动的多个核心,今天的GPU为图像和非图像处理提供了难以置信的资源。GPU的每秒浮点数操作(54GLOPS)几乎是Intel Core2 Du(o5.6GFLOPS)的十倍。由于GPU具有如此巨大的运算潜力,越来越多的应用试图将通用计算任务移植到GPU上来做。利用GPU的SIMD流处理器作为通用计算平台已经得到了广泛的研究和应用,这使得GPU能够成为一个有效的CPU协处理器,获得较高的性价比。本文从GPU的体系结构出发,研究如何在GPU上给予图形管道流水线的编程方法及NVIDIA CUDA统一计算设备架构,如何开发串匹配算法的数据并行性适合在GPU上运行的串匹配算法。本文的主要工作包括: 首先,GPU上通用计算编程方法进行了研究:研究了OpenGL、BROOK、CG等GPU上通用计算的编程方法,以及如何开发基于图形管道流水线的通用计算原理。在此基础上进一步研究了NVIDIA CUDA的编程模型与并行线程设计方法,并通过设计实例,总结了CUDA并行算法设计关键技术与一般性方法。其次,设计了适合GPU的并串匹配算法的设计与实现:BF算法是串匹配算法中最基础的算法,但它是串行算法,不适合GPU的体系结构。本文通过对需要处理的数据增加一定比例的冗余信息的方法,设计了适合CUDA计算数据的独立性特点的并行字符串匹配算法。实验结果表明基于CUDA架构的并行串匹配算法获得约10倍的加速比。最后,提出了一种针对待匹配数据字符分布特征的链式状态转移表存储方法,在给定的内存访问代价模型基础上,给出了链式状态转移表内存访问代价函数,并证明了使用Huffman编码对访问序列重编码可以使访问代价最小。

关键词：统一计算设备架构单指令多线程并行串匹配算法

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基于GPU的FPGA并行布线算法实现

基于GPU的FPGA并行布线算法实现

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作者：刘欣哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

大型FPGA设计要花费很长时间才能将硬件描述语言转化为比特流文件，其中布局和布线最为耗时。GPU可以支持高度并行计算，具有良好的通用性，因此本课题选用GPU设计实现并行FPGA布线算法。FPGA布线阶段的任务是在布线资源图中，寻找从线... 详细信息

大型FPGA设计要花费很长时间才能将硬件描述语言转化为比特流文件，其中布局和布线最为耗时。GPU可以支持高度并行计算，具有良好的通用性，因此本课题选用GPU设计实现并行FPGA布线算法。 FPGA布线阶段的任务是在布线资源图中，寻找从线网源端到漏端的最短路径（成本最低）。针对布线资源图在GPU上的表达方式问题，本课题采用一种改进的紧凑邻接表来表示图G（V,E,W）。 VPR中迷宫布线器的本质是Dijkstra算法，本文提出了在GPU上并行的Dijkstra算法，即可保存路径的迭代AdvancedAtomicsSSSP算法，利用GPU的原子操作特性并行扩展节点。当图中节点度比较大时，节点扩展阶段并行线程中进行有效计算的线程数多，其加速性能较优。VPR在进行一次布线迭代时，需要对多个线网进行布线，而每个线网需搜索从源端到一个或多个漏端的最短路径。该问题可建模为APSP。本文提出了利用二叉堆优化的HeapAPSP算法，每一个线程负责搜索从一个源点到其他所有节点的最短路径。将上述两种算法嵌入到VPR，然后用T-Vpack封装MCNC的大规模电路电路到逻辑单元块，然后进行布局得到.net文件。读入.net文件进行并行布线。实验结果表明：AdvancedAtomicsSSSP算法并没有起到加速的效果； HeapAPSP算法在启动8个线程时，与VPR中串行的布线算法相比可达到3至7倍的加速效果。

关键词：图形处理器统一计算设备架构可编程逻辑门阵列自动布局布线

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基于GPU的CT环球伪影消除算法的优化

基于GPU的CT环球伪影消除算法的优化

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作者：周宇华东北大学

学位级别：硕士

CT环状伪影导致重建图像质量下降，影响了图像的后处理与分析，环状伪影消除算法的实现去除了伪影，保留了所需图像，本文描述了极坐标中心去环的过程以及在GPU上的实现过程。　　如今，GPU已经进入计算的主流。并行性，适合高密集运... 详细信息

CT环状伪影导致重建图像质量下降，影响了图像的后处理与分析，环状伪影消除算法的实现去除了伪影，保留了所需图像，本文描述了极坐标中心去环的过程以及在GPU上的实现过程。　　如今，GPU已经进入计算的主流。并行性，适合高密集运算等特点，使它越来越适合通用计算，其软硬件架构也越来越易于编程，NVIDIA推出的CUDA架构赋予GPU多线程功能，其运算速度远远超过了传统架构计算方法。随着其应用范围越来越广，GPU通用计算成为人们关注的一个热点。　　本文利用GPU来优化CT环状伪影消除算法。研究了如何提高GPU在通用计算领域的运算性能，运用CUDA构架在GPU上实现CT去环算法中极坐标中心去环部分。通过实验，GPU能够实现其中大部分数学运算及图像处理过程，当数据量增大，优势更加明显，但部分复杂的串行算法GPU的实现效率不如CPU。极坐标下去环过程在GPU上的实现速度相对CPU提高了一倍，生成的数据与CPU相比误差为10-4左右。

关键词：图形处理器统一计算设备架构 CT环状伪影消除算法运算性能

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压缩感知重构算法的GPU加速与实现

压缩感知重构算法的GPU加速与实现

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作者：张静中南民族大学

学位级别：硕士

压缩感知理论打破了传统奈奎斯特采样定理对采样率的限制,它在信号具有稀疏性的前提条件下,以较低的采样率实现对信号的压缩采样。压缩感知提出后,在无线通讯、阵列信号处理、模式识别和生物传感等领域得到广泛关注。压缩感知重构方法... 详细信息

压缩感知理论打破了传统奈奎斯特采样定理对采样率的限制,它在信号具有稀疏性的前提条件下,以较低的采样率实现对信号的压缩采样。压缩感知提出后,在无线通讯、阵列信号处理、模式识别和生物传感等领域得到广泛关注。压缩感知重构方法通常具有较高的计算复杂度,在信号尺度较大时,压缩感知重建需要的时间会急剧增长,导致大尺度信号压缩感知重构的实时性难以满足需要。压缩感知重构算法的加速实现已成为该领域关注的重要问题。随着基于CUDA架构的图形处理单元(GPU)的推行,最初用于图像加速、处理图形转换和渲染等工作的GPU在高性能计算方面得到大量应用。考虑到图形处理器高效的并行执行能力,以及在大尺度并行数据处理上具有的良好加速潜力,本文探讨了基于GPU的压缩感知重构算法的加速方法与实现技术。论文重点对三种压缩感知重构算法(OMP算法、BP算法和A*OMP算法)进行了分析与比较,以及在对算法模块的并行性进行可行性分析的基础上,探讨了在GPU平台上对OMP和A*OMP两种重构算法耗时长模块的并行加速设计与实现,以有效提高大尺度信号压缩感知重构的实时性。本文的主要研究工作及创新如下:(1)研究了基于图形处理器的OMP算法的加速方法及实现。为降低中央处理器与GPU之间传输的延迟,研究了将OMP算法的迭代过程转移到GPU上并行处理的方法。在GPU端,根据全局内存的存取特点改进CUDA程序,以便使存储器的存取满足合并访问条件,从而降低访问延迟。利用流多处理器(SM)的丰富资源,合理分配SM中共享内存,改进线程访问有效降低区冲突,大大提高数据访存速度。(2)探讨了A*OMP算法的并行实现及基于GPU的加速方法。通过将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵/向量乘运算,并考虑算法内在的相关性,提出一种迭代实现方法以降低计算复杂度。将算法中的矩阵/向量计算映射到GPU上并行执行,利用Jacket并行编程功能有效提升系统加速性能。

关键词：压缩感知重构正交匹配追踪 A*正交匹配追踪并行计算加速实现图形处理器统一计算设备架构

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密码分析中矩阵的存储与计算

密码分析中矩阵的存储与计算

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作者：许彬彬国防科学技术大学

学位级别：硕士

现代密码学中最为重要的密码算法当属AES,而目前公认的对于AES最有威胁的攻击方法当属代数攻击。由此,我们可以看出代数攻击的重要性,而密码分析中代数攻击的表现形式通常是一系列的稀疏矩阵与稠密列向量的乘积。因此,矩阵的存储和计算... 详细信息

现代密码学中最为重要的密码算法当属AES,而目前公认的对于AES最有威胁的攻击方法当属代数攻击。由此,我们可以看出代数攻击的重要性,而密码分析中代数攻击的表现形式通常是一系列的稀疏矩阵与稠密列向量的乘积。因此,矩阵的存储和计算在密码分析越来越为重要。本文从密码分析中矩阵存储计算的重要性入手,详细综述了现有的多种矩阵存储和计算方法,随后,在哈夫曼压缩编码的基础上对以上多种方法中的分块压缩行存储方法进行了深入研究,并且提出了基于哈夫曼编码的主要适用于二元高阶稀疏矩阵的改进的分块压缩行存储方法。之后,我们继续拓宽思路,利用一般有限域上的矩阵与二元域上矩阵的联系,将改进的BCRS方法进一步推广,将其适用范围扩大到一般有限域上。最后,本文较探讨了SMVP算法的具体工程实现,详细的介绍了基于统一计算设备架构的SMVP并行计算方法,将SMVP的基本理论与工程实现紧密地联系在一起。

关键词：稀疏矩阵向量积哈夫曼编码分块压缩行存储统一计算设备架构

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异构体系下基于插桩的运行时动态容错

异构体系下基于插桩的运行时动态容错

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作者：曹宏武华中科技大学

学位级别：硕士

当前,随着并行计算、高性能计算的不断发展,GPU凭借其高效的处理能力得到了越来越多的应用,利用GPU和CPU构建的异构系统也成为高性能计算领域的研究热点。CUDA作为GPU下的标准编程模型,主要作用是挖掘GPU强大的计算能力以加速各种不同... 详细信息

当前,随着并行计算、高性能计算的不断发展,GPU凭借其高效的处理能力得到了越来越多的应用,利用GPU和CPU构建的异构系统也成为高性能计算领域的研究热点。CUDA作为GPU下的标准编程模型,主要作用是挖掘GPU强大的计算能力以加速各种不同的应用。然而无论是GPU硬件方面还是CUDA编程模型方面都没有提供有效的容错方案,使得基于CUDA编程的异构体系下的可靠性问题更为尖锐。相比于现有的容错方法大多将容错检测和容错恢复进行单独研究的缺点,基于多模冗余的自动容错系统,实现了基于多模冗余的容错检测和基于检查点技术的容错恢复功能,形成了一个完整的容错框架。该系统通过基于Python的冗余执行段提取和加载功能,完成对CUDA应用冗余代码段的自动加载,生成带有冗余执行框架的CUDA程序,然后在执行过程中对冗余执行段进行容错检测,当容错检测到错误后调用容错恢复模块,恢复到保存的检查点继续系统的运行,确保CUDA应用得到正确的运行结果。系统还通过提取有效冗余kernel和缩放容错检测数据级两种方法来减少容错的开销,提高系统运行的效率。基于多模冗余的自动容错系统的冗余代码加载在Python编程语言的环境下实现,同时运行于CPU+GPU异构系统环境中。实验结果表明,系统能够自动加载多模冗余容错框架,实现三模冗余和双模冗余的容错检测功能以及在检测到错误出现后基于检查点的容错恢复功能,同时将容错的时间开销控制在50%以下。

关键词：异构并行计算统一计算设备架构多模冗余检查点容错

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高频空时回波信号半物理仿真关键技术

高频空时回波信号半物理仿真关键技术

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作者：胡民哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

快速并可靠地检测海上目标,在军事和民用方面均有重大的意义。然而,面对复杂多变的工作环境,海面雷达所接收到的回波信号中除了有效的目标信号外,还会包括各类干扰、噪声、海杂波等。其中,海杂波的非高斯、非平稳特性明显,且功率水平较... 详细信息

快速并可靠地检测海上目标,在军事和民用方面均有重大的意义。然而,面对复杂多变的工作环境,海面雷达所接收到的回波信号中除了有效的目标信号外,还会包括各类干扰、噪声、海杂波等。其中,海杂波的非高斯、非平稳特性明显,且功率水平较高使其成为首要限制检测性能的重要原因之一。因此,以目标检测为出发点,根据海杂波的特殊频谱特性建立动态海面的海杂波模型,由此丰富雷达信号模拟器的环境背景,为有效进行海面复合目标检测的研究提供基础。由于雷达实验的成本越来越高,且后续数据处理的实时性和可靠性要求也更加严格。传统的雷达信号模拟器会受到自身处理性能差和环境模拟形式单一等制约,很难达到研究人员预期的高运算精度和实时处理速度。因此本文提出利用(NURBS)曲线曲面建模方法精确建立空时变化的粗糙海面模型,利用电磁仿真计算时变海面的电磁散射系数;然后基于GPU的快速计算能力构造时变的粗糙海面回波和海上目标信号回波;最后利用相关信号处理算法验证回波构造和算法仿真的正确性。本文通过这种更可靠且实用性更强的方法建立具有时效性的以动态海面为检测背景的高频地波雷达信号模拟系统。首先,本文针对动态海面的模型建立问题,本文使用线性滤波法将静态海面谱中加入时间变化因子从而得到随时间变化的动态粗糙海面。其中海面谱选取经典PM海浪谱,通过蒙特卡洛法生成点云形式的海浪模型,再利用NURBS曲线曲面建模法将超大尺寸的海浪模型逆向重构为NURBS网格形式海面。NURBS建模的一大优势是提高大尺寸模型的建模精度,为后续计算时变的粗糙海面电磁散射系数铺垫。然后,本文针对计算电大尺寸电磁散射系数的方法问题,本文利用三维全波电磁仿真软件FEKO对上文中提到的NURBS海面模型进行格式转换,并利用它的多种算法计算空时变换的海面电磁散射系数。其中使用物理光学算法能够节省大量的计算资源使得计算时间大大减少,因此这种方法更适用于大场景模型的计算。这进一步的推进了后续复合海面目标回波的构造以及相关信号处理算法的实现。最后,本文针对复合目标回波信号的构造的问题,海杂波时间序列可以通过准静态方法来实现。但是由于需要对整个构成场景的点目标和时空变化的海杂波进行回波构造,CPU难以满足大场景,实时性的计算要求。因此本文基于多组GPU并行计算的方法提高回波模拟的速度,大大提升了雷达仿真系统的实用性能。此外,还采用距离多普勒和波束形成算法验证回波构造的正确性。

关键词：动态海面建模曲线曲面建模电磁仿真统一计算设备架构

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CUDA到异构众核架构的线程映射模型

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计算机工程 2012年第9期38卷 282-284,287页

作者：余勇庞建民单征刘晓楠解放军信息工程大学信息工程学院郑州450002

统一计算设备架构(CUDA)程序移植到其他异构众核架构时的线程数不匹配。为此,提出一种层次化的线程映射模型。在第1个映射层次上,将CUDA主机端线程和设备端线程分别映射到目标平台的主核和从核阵列上,在第2个映射层次上,采用线程循环的... 详细信息

统一计算设备架构(CUDA)程序移植到其他异构众核架构时的线程数不匹配。为此,提出一种层次化的线程映射模型。在第1个映射层次上,将CUDA主机端线程和设备端线程分别映射到目标平台的主核和从核阵列上,在第2个映射层次上,采用线程循环的方法消除协作线程阵列(CTA)中线程间同步操作,将整个CTA映射到从核阵列的一个从核上。实验结果表明,该模型能使CUDA程序在其他异构众核系统上得到有效运行。

关键词：代码移植图形处理器统一计算设备架构异构众核架构流式多处理器线程循环

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