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文檔簡介
1、合成孔徑雷達(SAR)在軍事和民用領域具有很大的實用價值,但是SAR系統(tǒng)產生的數據量大,成像算法計算復雜,實際應用對成像速度要求較高,而傳統(tǒng)的CPU集群處理方法效率較低,成本較高。GPU通用計算憑借其強勁的浮點計算性能和高速帶寬成為SAR系統(tǒng)高速成像處理的有效手段。目前基于GPU的SAR成像處理的研究還不夠深入,主要集中在單個GPU上的一些特定算法實現。本文主要開展了GPU集群上大規(guī)模SAR數據成像技術的系統(tǒng)架構設計與實現的相關研究,具
2、體工作包括以下幾個方面:
第一,在深入分析頻域SAR成像算法并行特征的基礎上,結合GPU高性能計算平臺的特點,設計了基于CPU+GPU異構集群的主從模式的SAR成像處理框架。框架包括主控模塊和計算模塊,主控模塊負責主節(jié)點控制邏輯和任務分配,計算模塊負責計算節(jié)點控制邏輯和GPU處理邏輯。在該框架下,本文詳細設計了單節(jié)點多GPU實現方案和多節(jié)點多GPU實現方案。同時深入分析了條帶模式下的SAR原始回波數據特點,在保證負載均衡的前提
3、下設計了多節(jié)點多GPU環(huán)境下的SAR任務并行粒度選擇方案,包括節(jié)點間并行粒度選擇方案和節(jié)點內并行粒度選擇方案。
第二,在節(jié)點內進行GPU成像計算時,利用CUDA共享存儲器和寄存器對成像算法的主要kernel函數進行了優(yōu)化;針對數據分塊帶來的多次CPU和GPU之間數據拷貝問題,利用CUDA流和異步并行技術設計了拷貝時間隱藏方法。針對多節(jié)點之間SAR任務傳輸帶來的通信延遲問題,設計了多線程流水處理方法,隱藏了節(jié)點間SAR數據傳輸時
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