CPU-GPU协同加速Kriging插值的负载均衡方法

发布时间：2018-05-09 15:42

  本文选题：通用计算图形处理器 + 开放运算语言　； 参考：《国防科技大学学报》2015年05期

【摘要】：Kriging插值算法被广泛应用于地学各领域,有着极其重要的现实意义,但在面对大规模输出网格及大量输入采样点时,不可避免地遇到了性能瓶颈。利用Open CL和Open MP在异构平台上实现了CPU与GPU协同加速普通Kriging插值。针对Kriging插值中采样点的不规则分布及CPU和GPU由于体系结构差异对其的不同适应性,提出一种基于不同设备间计算性能的差异和数据分布特点的负载均衡方法。试验结果表明,该方法能有效提高普通Kriging插值速度,同时还能节约存储空间和提高访存效率。
[Abstract]:Kriging interpolation algorithm is widely used in many fields of geoscience, which is of great practical significance. However, in the face of large scale output grid and a large number of input sampling points, the performance bottleneck is inevitable. Open CL and Open MP are used to realize CPU and GPU coacceleration common Kriging interpolation on heterogeneous platform. In view of the irregular distribution of sampling points in Kriging interpolation and the adaptability of CPU and GPU due to different architecture differences, a load balancing method based on the difference of computing performance and data distribution between different devices is proposed. The experimental results show that this method can effectively improve the speed of ordinary Kriging interpolation, save storage space and improve the efficiency of memory access.
【作者单位】： 中国科学院东北地理与农业生态研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41271196) 中国科学院重点部署资助项目(KZZD-EW-07-02)
【分类号】：TP301.6;TP332

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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