基于GPU的遙感數據高性能計算取得進展
圖形處理器(GPU,Graphics Processing Unit)是顯示卡的“心臟”,也就相當于CPU在電腦中的作用,它決定了顯卡的檔次和大部分性能。它具有數百個核,擁有巨大的計算能力,GPU已經吸引越來越多的科學家和工程師們應用它建立高性能的計算平臺。近幾年,GPU的高性能運算在地理計算及工程應用等各個領域都得到了廣泛應用。
遙感圖像及高光譜數據具有數據量大、運算密集、算法復雜等特點,如何快速、高效地對其進行處理是遙感領域研究的目標之一。我所微波遙感學科組的研究人員基于GPU構建了CUDA運算平臺,實現了對高光譜數據算法以及WRF模型的高性能、并行計算。對ATGP(Automatic Target Generation Process)算法的加速比達到了362倍,對WRF(Weather Research and Forecasting) GCE模型算法的加速比達到了361倍,對粗糙度計算的加速比為115倍。這些高性能算法的實現為高效、實時的應用遙感數據提供了堅實的基礎。
這些研究成果近期發表在國際學術期刊IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING及Computers &Geosciences上。該項研究由我所微波遙感學科組李曉潔助理研究員與美國威斯康辛麥迪遜大學共同完成,研究得到了國家自然科學基金項目的資助。
[1] Xiaojie Li, Bormin Huang, and Kai Zhao, “Massively Parallel GPU Design of Automatic Target Generation Process in Hyperspectral Imagery,” IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, VOL. 8, NO. 6, JUNE 2015
[2] Xiaojie Li, Changhe Song, Sebastian López, Yunsong Li, JoséF.López. “Fast computation of bare soil surface roughness on a Fermi GPU,” Computers &Geosciences,VOL.82, 2015, 38–44
[3] Melin Huang, Bormin Huang, Xiaojie Li, Allen H.-L. Huang, Mitchell D. Goldberg, and Ajay Mehta,“Massive Parallelization of the WRF GCE Model Toward a GPU-Based End-to-End Satellite Data Simulator Unit,” IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, VOL. 8, NO. 5, MAY 2015
鏈接:
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6891117&pageNumber%3D131227
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S009830041500117X
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