并行卫星云导风算法研究

发布时间：2017-03-19 08:06

  本文关键词：并行卫星云导风算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在科技高度发达的今天,超级计算机设计和制造能力是一个国家科技和国力水平的重要指标,同时也是社会进步、科技进步的体现,其中并行计算技术是高性能计算领域的基石。随着信息技术的发展,数据呈现出前所未有的增长速度,面对浩瀚的数据海洋,如何利用这些数据服务人类已经成为政府和科学家们的共识。而并行计算以其强大的计算能力,为处理这些海量的信息化数据提供了有力的技术支撑。并行计算技术目前已经在多个领域起到了不可替代的作用,如气象预报、生物科学计算、计算机仿真、航空航天等。随着气象卫星所载设备的不断技术升级和更新换代,从卫星下发到地球上的遥感资料越来越丰富,但挑战随之而来,如何快速处理数据产出高密度、高精度、高实时性的遥感产品是目前亟待解决的问题。本文针对气象领域中一种重要的卫星遥感反演产品——云导风,分别基于Open MP多核并行、GPU众核并行和MPI集群并行提出了三种云导风反演的并行加速方法。本文通过分析云导风反演串行算法,我们使用分治法的思想将卫星云图中大量风矢的反演任务按一定策略分配给各计算单元,各计算单元并行执行分配的任务,即对风矢反演分而治之,从而降低反演时间。在基于MPI集群并行加速的方案中提出一种基于性能预判的算法,以利MPI集群负载均衡。通过对使用这三种技术框架的并行方案进行实验数据对比分析,使用这三种并行技术的对云导风反演算法都起到了加速作用,基于Open MP、GPU和MPI的并行算法的加速比达到了4.96、112和14.96,其中GPU加速效果最为可观。此外,本文还提出了一种云导风反演的效率优化算法,在反演风矢精度损失极小的情况下,优化后的算法执行时间的加速比最高可达13以上。
【关键词】：云导风 风矢 反演 并行计算 GPU MPI Open MP 加速比
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751;TP338.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及选题意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.3 论文的主要工作15
• 1.4 论文的组织结构15-17
• 第2章 基于GPU、MPI和OPENMP的并行计算17-27
• 2.1 OpenMPMP多核并行计算技术17-19
• 2.1.1 OpenMP多核并行计算介绍17-18
• 2.1.2 OpenMP多核并行计算模式18-19
• 2.2 GPU众核并行计算技术19-22
• 2.2.1 GPU并行计算介绍19-21
• 2.2.2 GPU并行计算模式21-22
• 2.2.3 GPU并行计算基本函数22
• 2.3 MPI集群计算技术22-26
• 2.3.1 MPI集群计算介绍22-23
• 2.3.2 MPI标准的基本实现23-24
• 2.3.3 MPI并行程序基本结构24-25
• 2.3.4 MPI通信模式25-26
• 2.3.5 MPI集群计算基本函数26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 卫星云导风串行反演算法27-35
• 3.1 卫星云图资料介绍27-28
• 3.2 云导风反演原理28-31
• 3.3 反演串行方法分析31-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 并行卫星云导风反演算法35-46
• 4.1 并行云导风算法基本思想35-37
• 4.2 并行算法设计37-43
• 4.2.1 基于OpenMP的并行算法37-39
• 4.2.2 基于GPU的并行算法39-41
• 4.2.3 基于MPI的并行算法41-43
• 4.3 云导风反演算法效率优化43-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第5章 实验与评测46-70
• 5.1 云导风反演实验评测46-66
• 5.1.1 基于OpenMP的云导风反演实验47-54
• 5.1.2 基于GPU的云导风反演实验54-59
• 5.1.3 基于MPI的云导风反演实验59-66
• 5.2 云导风反演算法效率优化实验66-69
• 5.2.1 精度对比67-68
• 5.2.2 性能对比68-69
• 5.3 本章小结69-70
• 第6章 总结与展望70-72
• 6.1 总结70
• 6.2 展望70-72
• 参考文献72-76
• 作者简介及在校期间所取得的科研成果76-77
• 致谢77

【参考文献】

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本文编号：255754