1 武汉大学电子信息学院，湖北 武汉 430072
2 武汉大学深圳研究院，广东 深圳 518000
3 中国民航飞行学院 洛阳分院，河南 洛阳 471001
增加相参积累时间是一种提高雷达探测能力的有效方法，但当目标速度较高时，长时间相参积累会导致目标出现距离徙动效应，从而降低了信噪比，影响雷达的探测威力。针对距离徙动问题，本文给出了Keystone变换(KT)校正算法，仿真评估了三种实现KT方法的性能，进而提出并实现了基于图形处理器(GPU)的线性调频Z变换(CZT)并行算法，结合外辐射源雷达实验证实了该方法的实时性和有效性。
外辐射源雷达 距离徙动 Keystone变换 线性调频Z变换 图形处理器 passive radar range migration Keystone Transform Chirp Z Transform(CZT) Graphics Processing Unit(GPU) 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(5): 851
1 中国科学院空天信息创新研究院, 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100101
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 宁夏大学资源环境学院, 宁夏 银川 750021
高分四号 (GF-4) 是我国第一颗高分辨率对地静止卫星, 地表反射率产品对于评估生态环境与减灾防灾具有重要价值。GF-4 大气校正算法对地表反射率进行估计, 迭代计算观测与计算表观反射率残差最小值得到气溶胶光学厚度, 并构建 6SV 查找表对地表反射率结果进行计算。在精度验证基础上, 考虑产品生产的高效率需求, 对计算复杂度高的步骤基于图形处理器 (GPU) 进行内核设计, 实现线程、寄存器等性能优化。研究结果表明, 基于 GPU 加速的大气校正算法在性能与能耗上具有较大优势, 一景 GF-4 PMS 的 10240×10240 像元数的影像数据, 相比顺序执行取得 57.3 的总体加速比, 而总体能耗仅为顺序执行的 15.5%。
高分四号 图形处理器 大气校正 地表反射率 气溶胶光学厚度 GF-4 graphics processing unit atmospheric correction surface reflectance aerosol optical depth 大气与环境光学学报
2021, 16(3): 269
1 上海海洋大学信息学院, 201306
2 上海电力大学电子与信息工程学院, 上海 200090
高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大,对硬件要求较高。为了提高模型计算效率,可以在图形处理器(GPU)上进行CNN模型的训练。现有的并行算法,比如GCN(GPU based Cube-CNN),无法充分利用GPU的并行能力,算法加速效果并不理想。为了进一步提升算法效率,提出基于通用矩阵乘法(GEMM)算法的GGCN(GPU based Cube-CNN improved by GEMM)并行加速算法,通过G-PNPE(GEMM based Parallel Neighbor Pixels Extraction)对输入数据和卷积核进行重新组织排列,实现卷积的并行计算,有效地提高了GPU的利用率并进一步提升了算法的训练效率。通过分析在三个数据集上的实验结果发现,改进算法的分类精度与原算法保持一致,而且模型的训练时间缩短了30%左右,表明算法的有效性和优越性。
成像系统 高光谱图像 图形处理器 通用矩阵乘法 并行计算 激光与光电子学进展
2020, 57(20): 201101
Author Affiliations
Abstract
1 Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi 780-8520, Japan
2 Research and Education Faculty, Kochi University, Kochi 780-8520, Japan
3 National Astronomical Observatory of Japan, Mitaka 181-8588, Japan
4 Graduate School of Engineering, Chiba University, Inage-ku 263-8522, Japan
Computationally, the calculation of computer-generated holograms is extremely expensive, and the image quality deteriorates when reconstructing three-dimensional (3D) holographic video from a point-cloud model comprising a huge number of object points. To solve these problems, we implement herein a spatiotemporal division multiplexing method on a cluster system with 13 GPUs connected by a gigabit Ethernet network. A performance evaluation indicates that the proposed method can realize a real-time holographic video of a 3D object comprising ～1,200,000 object points. These results demonstrate a clear 3D holographic video at 32.7 frames per second reconstructed from a 3D object comprising 1,064,462 object points.
real-time electroholography multiple-graphics processing unit cluster graphics processing unit spatiotemporal division multiplexing electroholography Chinese Optics Letters
2020, 18(7): 070901
1 深圳大学物理与光电工程学院,光电子器件与系统广东省/教育部重点实验室, 广东 深圳 518060
2 深圳技术大学健康与环境工程学院, 广东 深圳 518118
随机光学重建显微镜(STORM)关键技术包括大量随机闪烁图像的数据定位与重建算法,而现有的常用开源算法在大数据量情况下存在用时过长或内存受限等限制,影响了STORM技术的进一步推广应用。基于MATLAB和并行计算的方法构建了WindSTORM PLUS开源算法,采用该算法进行单分子定位数据处理。在模拟数据集下,对比WindSTORM和ThunderSTORM,WindSTORM PLUS算法的处理速度提高了1000%,且对比WindSTORM,内存需求降低了60%。此外,搭建了easySTORM系统,在实验数据的处理耗时对比中,WindSTORM PLUS只有WindSTORM和Gauss-WLS的9%,验证了其在超大数据集下处理速度的优越性。WindSTORM PLUS开源算法为超分辨图像处理提供了一个新的高速处理方案。
显微 随机光学重建显微镜 并行计算 超分辨成像 图形处理器
Author Affiliations
Abstract
1 Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi, Kochi 780-8520, Japan
2 Research and Education Faculty, Kochi University, Kochi, Kochi 780-8520, Japan
3 National Astronomical Observatory of Japan, Mitaka, Tokyo 181-8588, Japan
4 Graduate School of Engineering, Chiba University, Chiba, Chiba 263-8522, Japan
Systems containing multiple graphics-processing-unit (GPU) clusters are difficult to use for real-time electroholography when using only a single spatial light modulator because the transfer of the computer-generated hologram data between the GPUs is bottlenecked. To overcome this bottleneck, we propose a rapid GPU packing scheme that significantly reduces the volume of the required data transfer. The proposed method uses a multi-GPU cluster system connected with a cost-effective gigabit Ethernet network. In tests, we achieved real-time electroholography of a three-dimensional (3D) video presenting a point-cloud 3D object made up of approximately 200,000 points.
real-time electroholography multiple-graphics processing unit cluster graphics processing unit gigabit Ethernet Chinese Optics Letters
2020, 18(2): 020902
Author Affiliations
Abstract
1 Faculty of Science, Kochi University, Kochi 780-8520, Japan
2 Research and Education Faculty, Kochi University, Kochi 780-8520, Japan
3 Graduate School of Integrated Arts and Sciences, Kochi University, Kochi 780-8520, Japan
4 Center for Computational Astrophysics, National Astronomical Observatory of Japan, Mitaka-shi 181-8588, Japan
5 Graduate School of Engineering, Chiba University, Chiba 263-8522, Japan
We demonstrate real-time three-dimensional (3D) color video using a color electroholographic system with a cluster of multiple-graphics processing units (multi-GPU) and three spatial light modulators (SLMs) corresponding respectively to red, green, and blue (RGB)-colored reconstructing lights. The multi-GPU cluster has a computer-generated hologram (CGH) display node containing a GPU, for displaying calculated CGHs on SLMs, and four CGH calculation nodes using 12 GPUs. The GPUs in the CGH calculation node generate CGHs corresponding to RGB reconstructing lights in a 3D color video using pipeline processing. Real-time color electroholography was realized for a 3D color object comprising approximately 21,000 points per color.
color electroholography real-time electroholography multiple-graphics processing unit cluster graphics processing unit Chinese Optics Letters
2020, 18(1): 010901
山西大学物理电子工程学院, 山西 太原 030006
针对当前连续变量量子密钥分发系统数据协调运算速率低的问题,采用中央处理器/图形处理器(CPU/GPU)异构平台实现了多维数据协调算法的并行加速运算,提出了对于异构计算要求的大规模校验矩阵静态双向十字链表及多维并行协调算法。在该平台上对码长为2.048×10
5的情况进行了仿真计算。通过仿真可获取收敛信噪比和协调计算时间,并计算得出协调速率、密钥传输距离和协调效率。结果表明:当码长为2.048×10
5时,在保证协调效率的前提下,采用CPU/GPU异构平台并行加速的协调速率为CPU平台的5倍。
量子光学 量子密钥分发 中央处理器/图形处理器异构平台 多维数据协调 低密度奇偶校验码 稀疏矩阵 激光与光电子学进展
2019, 56(15): 152702
西安理工大学自动化与信息工程学院, 陕西 西安 710048
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。介绍了SPGD算法的并行化处理,利用图形处理器(GPU)并行计算提高校正系统的收敛速度。选用CCD相机采集的实时光斑形心的周围400个像素平均灰度值作为系统性能指标;利用GPU多线程运算,对性能指标求解过程和变形镜控制电压向量更新过程进行加速处理。室内实验和外场相干光实验结果表明,斯特列尔比达到了0.8以上,时间加速比最大达到了8.6,GPU加速的波前校正系统在提升收敛速度的同时保证了校正效果。
大气光学 波前校正加速 并行计算 随机并行梯度下降算法 图形处理器 激光与光电子学进展
2019, 56(7): 070101
