基于GPU的生态环境遥感评价模型并行化研究.PDF

２０１７年 ５月 农 业 机 械 学 报 第 ４８卷 第 ５期 ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１７．０５．０１６ 基于ＧＰＵ的生态环境遥感评价模型并行化研究 １ １ ２ １ １ １ 李　林 　顾进锋 　宋安捷 　郑海宁　曹　津 　朱德海 （１．中国农业大学信息与电气工程学院，北京 １０００８３；２．谢菲尔德大学计算机学院，谢菲尔德 Ｓ１０２ＴＮ） 摘要：通过基于 ＧＰＵ的生态环境遥感评价模型并行化研究，在深入分析 ＣＰＵ＋ＧＰＵ异构通用计算平台数据传输瓶 颈的基础上，设计了数据分片、异步传输的ＧＰＵ图像处理框架。在此基础上，将碳固定量、草地退化指数和生态环 境指数３个计算模型基于 ＣＵＤＡ进行并行化实现，并通过实验验证了该技术方法的有效性，随着数据规模的变大， 碳固定量计算模型的加速比达到了８０４倍，草地退化指数计算模型的加速比达到了 １２２１倍，生态环境指数计算 模型的加速比达到了７４５倍。 关键词：生态环境评价；遥感；并行化处理；ＧＰＵ；ＣＵＤＡ 中图分类号：Ｓ２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００１２９８（２０１７）０５０１３５０７ ＰａｒａｌｌｅｌｉｚａｔｉｏｎｏｎＭｏｄｅｌｏｆＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＥｖａｌｕａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＧＰＵ １ １ ２ １ １ １ ＬＩＬｉｎ　ＧＵＪｉｎｆｅｎｇ　ＳＯＮＧＡｎｊｉｅ　ＺＨＥＮＧＨａｉｎｉｎｇ　ＣＡＯＪｉｎ　ＺＨＵＤｅｈａｉ （１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ ２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈｅｆｆｉｅｌｄ，ＳｈｅｆｆｉｅｌｄＳ１０２ＴＮ，ＵＫ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ’ｓｓｌｏｗｌｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｐｅｅｄｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ａｆｒａｍｅｗｏｒｋａｂｏｕｔＧＰＵｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｗｉｔｈｄａｔａ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｗｈｉｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｄｅｐｔｈａｎａｌｙｓｉｓａｂｏｕｔｔｈｅ ｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＣＰＵ＋ＧＰＵｇｅｎｅｒａｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｉｔｉｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅ ｃａｒｂｏｎｆｉｘｅｄｑｕａｎｔｉｔｙａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｗｈｏｓｅｉｎｔｒｉｎｓｉｃｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍ ｍｅｔｔｈｅＧＰＵ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｆｏｒｔｈｅａｂｏｖｅｍｏｄｅｌｓ，ｉｔｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎＣＵＤＡｐａｒａｌｌｅｌｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ． Ｔｈｅｃｏｒｅｌｉｎｋｏｆｉｎｄｅｘｅｓｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄｗｅｉｇｈｔｅｄｆｕｓｉｏｎｏｆＣＵＤＡｐａｒａｌｌｅｌｍｏｄｕｌｅｗｅｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓｗａｓｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ａｓｔｈｅｓｃａｌｅｏｆｄａｔａｂｅｃａｍｅｌａｒｇｅｒ，ｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌ