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《实验室研究与探索》2017,(7):118-121
针对舰载警戒雷达实验室建设雷达模拟仿真过程中模拟数据计算量大、模拟数据类型多、更新速度快及雷达回波显示难的问题,在分析雷达模拟数据处理特点的基础上,介绍了CPU/GPU协同运算技术的基本情况,提出了CPU/GPU协同运算技术在雷达模拟数据生成与回波显示方面的具体应用方法,明确了CPU/GPU协同运算基本流程与各自任务分工,建立了CPU雷达模拟仿真数据组织与生成模型,给出了GPU雷达回波渲染与显示方法,并采用向量元素的遍历查找算法完成雷达回波数据获取和雷达回波纹理数据更新。通过在通用计算机对传统CPU运算和CPU/GPU协同运算两种方法进行仿真,仿真结果证明了这一技术应用的可行性与先进性,这种技术的应用对于提高舰载警戒雷达模拟仿真效率与逼真度有着重要意义。 相似文献
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《石家庄铁路职业技术学院学报》2017,(1)
传统的SM4加密运算是在CPU上实现的,为了提高加密速度以处理大规模的加密运算,根据分组密码SM4的结构和特点,实现了一个利用GPU的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上运行的SM4并行算法。通过两个实验平台,对SM4并行算法(基于CUDA)和串行算法(基于CPU)的性能进行了对比和实验验证。结果表明,该并行SM4算法在平台1上最高能达到40.6倍的加速比和85.4%的加速效率,在平台2上最高能达到64.7倍的加速比和49.5%的加速效率。 相似文献
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高性能计算是计算科学的一个分支,研究并行算法和开发相关软件,并致力于开发高性能计算机。目前较为流行的并行程序设计模型为基于消息传递M P I（Message Passing interface）的编程模式,基于共享内存的O p e n M P模式和结合MPI＋OpenMP的混合编程模型,以及利用GPU作为并行数据计算设备（GPU计算的模式就是在异构协同处理计算模型中,将CPU与GPU结合起来加以利用,应用程序的串行部分在CPU上运行,而计算任务繁重的部分则由GPU来加速）的MPI＋OpenMP＋CUDA的三级混合编程模型。本文基于中国科学院近代物理研究所超算中心的深腾7000G集群,进行GPU通用计算能力和并行编程模型的研究,采用MPI＋CUDA多粒度混合编程模型,节点间使用MPI进行通信, 相似文献
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Cell BE为一个异构多核并行处理架构,具有超高速通信能力,能够有效地提供超级计算机的性能。在分析与研究Cell BE的硬件架构、并行编程环境与模型的基础上,选取PS3为主机,构建一个CellBE高性能计算实验平台。通过选取相关的硬件设备,在构建好硬件平台的基础上,构建系统与软件平台。通过在实验平台上运行高性能计算应用程序,来对平台进行实验测试。以求解多体问题的计算为平台实验应用程序,将四叉树计算初始化过程算法在Cell BE实验平台上实现,并进行运行测试。在不同的粒子数实验规模下的计算时间结果表明,在Cell BE平台上获得了较高的对CPU的加速效果。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1)
在大数据时代,兼顾大数据处理与高性能计算是目前对计算机系统的迫切需求。针对Spark大数据处理与基于GPU的高性能计算,分析了基于GPU的Spark技术。它主要通过构建CPU和GPU的异构并行,使计算机获得强大的计算能力,并在实验室环境下探讨了Spark-GPU技术的实现,阐述了算法实现的技术流程。在此基础上,通过仿真实验评估了Spark和Spark-GPU技术的性能。实验表明,Spark-GPU技术可以达到上百倍的加速比,这对图像处理以及信息检索等领域的发展都具有重要推动作用。 相似文献
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分析了光线跟踪渲染算法在GPU上实现的流程;设计了CUDA平台上基于BVH加速结构的光线跟踪渲染引擎,针对CUDA架构的特点重新设计了BVH遍历算法和间接反射计算算法;并在四个场景和两种分辨率下针对GPU和CPU实现进行了详细对比测试。通过分析实验结果,基于GPU加速的光线跟踪算法在不同复杂度的场景下相比其CPU实现都有较高的性能提升。 相似文献
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结合最新的并行计算技术,基于VS2012搭建了Open MP、MPI、C++AMP、CUDA 6.0等四个并行实验平台,并对不同实验平台实现PI值计算。实验结果说明这种并行计算环境具有良好的性能与可扩展性;Open MP与MPI等CPU计算加速效果与CPU内核数目成比例,C++AMP与CUDA 6.0等GPU计算加速效果与GPU物理计算核心数目成正比;同等条件下GPU物理计算核心数目远多于CPU核心数目,用GPU进行计算往往可获得更高的性价比。 相似文献
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《中国教育网络》:处理器在过去几年中,出现了许多争吵和竞争。无论是CPU,还是GPU,现在看来都是在不断的争取高性能计算的用户,这将是一个趋势么? 相似文献
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《中国教育网络》：处理器在过去几年中,出现了许多争吵和竞争。无论是CPU,还是GPU,现在看来都是在不断的争取高性能计算的用户,这将是一个趋势么？ 相似文献
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张力 《赤峰学院学报(自然科学版)》2006,(5)
CPU是决定电脑性能的核心部件,而CPU性能与工作频率密切相关.未来CPU技术的发展方向必定是双核(多核)处理技术、新型材料技术、量子计算和纳米技术以及其它新技术的综合发展. 相似文献
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为提高三维场景实时阴影渲染性能,通过图形硬件编程方法,采用HLSL实现Shadow Map。实验表明,GPU的渲染速度远远大于CPU,在计算负载由传统的CPU转移到GPU处理之后,算法的运行效率得到明显提升。 相似文献
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郝荣彬 《阿坝师范高等专科学校学报》2014,(2):122-125
相对于CPU,GPU具有强大的并行计算架构,通过特定的API,可以使GPU所蕴含的强大潜力释放出来成为GPGPU,将其拥有的超高计算性能用于科学计算以及数据处理等方面。本文旨在研究使用CUDA API对常见的Windows NTLM-Hash算法进行高频碰撞破解,通过本次破解实验,可以证明低端显卡提供的计算能力已经是普通双核CPU的30-50倍,极大地提高了密码破解的效率。该技术可以用于信息安全工作当中,大幅提升我国信息解密技术方面的能力。 相似文献
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朱奭 《常熟理工学院学报》2014,(2):102-106
三维数据场可视化是目前计算机图形学方向研究的热点之一,随着人们需求的不断提高,对图形绘制的实时性及交互性提出了更高的要求。本文主要阐述了在CUDA架构下,利用GPU的多核并行运算能力,对实现三维数据场可视化的光线投射算法进行优化和改进。将图形处理的几何阶段在可编程硬件实现,实现图形绘制的加速。实验结果表明,在一定程度上改善了成像效果,绘制速度的加速比达到7左右。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(7):6-10
针对ENVI软件在计算大范围区域遥感影像的植被指数时处理过程繁琐、效率低,根据植被指数反演模型的计算方法,经过分析和结构设计,在ENVI/IDL环境下开发了一个计算植被指数的反演系统。通过试验对比发现,利用该系统和ENVI 5.0软件分别计算10景Landsat 8 TM遥感影像的归一化植被指数,该系统在处理时间上比ENVI 5.0软件减少了11 min,且两者计算结果的信息量基本一致,不仅在处理速度上有明显优势,而且能够保证计算结果的质量。对大量遥感影像进行批量计算植被指数时,该系统可以减少遥感影像处理的重复工作,提升了植被指数的反演效率。 相似文献