时域有限差分法,即FDTD(Finite Difference Time Domain),是计算电磁学的一种重要方法。作为一种天然的并行算法,它的计算过程可以划分为多个同时进行相似计算的子计算。这个方法主要是把麦克斯韦方程在时间上和空间上进行差分化,并且...时域有限差分法,即FDTD(Finite Difference Time Domain),是计算电磁学的一种重要方法。作为一种天然的并行算法,它的计算过程可以划分为多个同时进行相似计算的子计算。这个方法主要是把麦克斯韦方程在时间上和空间上进行差分化,并且通过时间领域上的更新来模仿电磁场的变化来计算问题,因而有利于解决很多电磁场问题。而图形处理单元即GPU(Graphic Processing Unit)相对于CPU的高性能计算速度以及NVIDA公司生产的GPU特有的高并行结构,为时域有限差分的加速提供了可能。展开更多
针对压缩感知系统实时应用的需要,探讨了A*OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法.将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵/向量操作,并结合算法本身的关联特性,进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度.利用GPU高效的并行运算能力,将...针对压缩感知系统实时应用的需要,探讨了A*OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法.将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵/向量操作,并结合算法本身的关联特性,进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度.利用GPU高效的并行运算能力,将算法中可并行的矩阵/向量计算映射到GPU上并行执行,在面向Matlab的Jacket软件平台上对整体串行算法进行了并行化的设计与实现.在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel(R)E5-2650 CPU上进行了测试,实验结果表明:对比CPU平台的串行实现,基于GPU的A*OMP算法整体上可获得约40倍的加速,实现了在保持系统较高重构质量的同时能有效降低计算时间,较好地满足了系统实时性的需要.展开更多
文摘针对压缩感知系统实时应用的需要,探讨了A*OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法.将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵/向量操作,并结合算法本身的关联特性,进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度.利用GPU高效的并行运算能力,将算法中可并行的矩阵/向量计算映射到GPU上并行执行,在面向Matlab的Jacket软件平台上对整体串行算法进行了并行化的设计与实现.在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel(R)E5-2650 CPU上进行了测试,实验结果表明:对比CPU平台的串行实现,基于GPU的A*OMP算法整体上可获得约40倍的加速,实现了在保持系统较高重构质量的同时能有效降低计算时间,较好地满足了系统实时性的需要.
