删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

基于GPU的遥感数据高性能计算取得进展

本站小编 Free考研考试/2020-03-20

图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit)是显示卡的“心脏”,也就相当于CPU在电脑中的作用,它决定了显卡的档次和大部分性能。它具有数百个核,拥有巨大的计算能力,GPU已经吸引越来越多的科学家和工程师们应用它建立高性能的计算平台。近几年,GPU的高性能运算在地理计算及工程应用等各个领域都得到了广泛应用。
  遥感图像及高光谱数据具有数据量大、运算密集、算法复杂等特点,如何快速、高效地对其进行处理是遥感领域研究的目标之一。我所微波遥感学科组的研究人员基于GPU构建了CUDA运算平台,实现了对高光谱数据算法以及WRF模型的高性能、并行计算。对ATGP(Automatic Target Generation Process)算法的加速比达到了362倍,对WRF(Weather Research and Forecasting) GCE模型算法的加速比达到了361倍,对粗糙度计算的加速比为115倍。这些高性能算法的实现为高效、实时的应用遥感数据提供了坚实的基础。
  这些研究成果近期发表在国际学术期刊IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING及Computers &Geosciences上。该项研究由我所微波遥感学科组李晓洁助理研究员与美国威斯康辛麦迪逊大学共同完成,研究得到了国家自然科学基金项目的资助。
  论文信息:
  [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
  链接:
  http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6891117&pageNumber=131227
  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S009830041500117X
  http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=7110544&url=http://ieeexplore.ieee.org/iel7/4609443/4609444/07110544.pdf?arnumber=7110544
相关话题/数据 计算