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基于CUDA的地震相干体并行算法 总被引：1，自引：0，他引：1
相干体技术在地震勘探资料解释方面得到了广泛的应用,由于相干体技术处理的对象是三维地震数据体,所以算法运算时间较长。为了缩短解释周期,本文充分发挥GPU并行计算优势,对C3相干体算法进行并行化分析。从硬盘读取数据到GPU上计算相干值并写入硬盘的整个过程进行分析,剔除了冗余数据的读取,完成了C3相干体算法的并行化设计与实现。最后分别对串行算法与并行算法进行性能测试,结果表明本文设计的并行算法在保证精度的前提下达到了16倍左右的加速比,对加快地震资料解释具有重要意义。 相似文献
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高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。 相似文献
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Boussinesq波浪模型是一类相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现得到的结果基本一致。同时也比较了CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多,提升效果更为明显。 相似文献
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分布式水文模型对流域水文过程的应用深度及广度不断加深,常与数值天气及气候预报相结合,面临巨大的计算量。近年来GPU技术的进步使普通电脑能够实现高效而又廉价的并行计算。提出了资料插值、单元产流以及单元汇流采用GPU并行计算,马斯京根法河道汇流采用一种非并行的递归方法。基于笔记本电脑和NVIDIA GPU/CUDA结合C#语言,由分布式新安江模型在沂河流域的模拟应用表明,降水量空间插值及新安江产流的并行执行效率为普通CPU上C#的8~9倍。使用直接递归法实现马斯京根汇流演算比以往采用汇流次序表的执行效率提升0.5~0.9倍。 相似文献
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This paper focuses on the efficiency of finite discrete element method (FDEM) algorithmic procedures in massive computers and analyzes the time-consuming part of contact detection and interaction computations in the numerical solution. A detailed operable GPU parallel procedure was designed for the element node force calculation, contact detection, and contact interaction with thread allocation and data access based on the CUDA computing. The emphasis is on the parallel optimization of time-consuming contact detection based on load balance and GPU architecture. A CUDA FDEM parallel program was developed with the overall speedup ratio over 53 times after the fracture from the efficiency and fidelity performance test of models of in situ stress, UCS, and BD simulations in Intel i7-7700K CPU and the NVIDIA TITAN Z GPU. The CUDA FDEM parallel computing improves the computational efficiency significantly compared with the CPU-based ones with the same reliability, providing conditions for achieving larger-scale simulations of fracture. 相似文献
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Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS（Vertex Coordinate Pre-Sorting）方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。 相似文献
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新近发展的图形处理器（GPU，Graphic Processing Unit）通用计算技术，现已日趋实用成型，并获得诸多应用领域的广泛关注.对油气勘探专项资料处理技术的运用而言，概因GPU与中央处理器（CPU）的计算性能的甚大差异，致使GPU这一通用计算技术在石油工业中的应用研究正在有效开展.本文仅借助于油气勘探中广泛使用的叠前时间偏移，旨在于扼要阐明其基于GPU应用的有效性；文中还提出一种利用GPU实现地震叠前时间偏移的软件构件方法，并针对非对称走时叠前时间偏移所拓展的应用软件提供一种具体实现架构.与以往用个人计算机（PC，Personal Computer）或者PC集群所用的叠前时间偏移相比，本文方法可甚大地提高计算效率，从而在石油物探资料处理中可显著地节约计算成本和维护费用.文中实际例证也表明，基于GPU进行高性能并行计算，当是适应目前石油工业中大规模计算需求的一个重要发展途径. 相似文献
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