基于异构并行系统的脑网络构建分析方法研究

发布时间：2017-08-18 21:12

  本文关键词：基于异构并行系统的脑网络构建分析方法研究

  更多相关文章： 脑网络 并行计算 多CPU GPU

【摘要】：人脑是自然界中最复杂的网络之一,而复杂网络理论为人脑的研究提供了一个新的方向。计算脑网络属性的方法是研究脑网络的一项重要途径,因此网络构建时间和属性计算时间是影响研究进度最为重要的因素,是为脑网络研究提供技术可行性的重要指标。脑网络研究的不断发展使得脑网络粒度日益精细,网络规模日益增大,计算量呈几何级数增长,使得脑网络研究时间过长,大大阻碍了脑网络研究进程。并行计算技术的发展使其成为一种求解数据密集型计算任务的有效的手段。因此,本文主要是通过并行计算技术实现脑网络的快速计算。本文研究的重点是静息态功能脑网络计算的并行实现。利用并行计算技术的理论知识,对脑网络研究领域已有构建和分析方法,在不同的并行计算平台,提出脑网络计算的并行策略。在本文中,创新之处是:(1)基于CPU-GPU异构环境并行系统,对脑网络构建方法提出一种新的实现方式。在此基础上,提出了脑网络构建及属性计算的并行策略,即利用CUDA架构、CUBLAS库加速脑网络属性计算方法中的计算模块。在支持GPU通用计算的并行平台,对脑网络并行策略的性能进行测试,最优的并行效果是加速比达到3倍以上。(2)基于多CPU环境的并行系统,提出了基于多CPU的脑网络构建及属性计算并行实现策略,即利用多CPU并行计算多个脑网络。在支持多CPU计算的并行平台,提出了基于SPMD机制和循环打包方法的架构,并对这种并行策略进行测试并行性能,最大的加速比达到6倍以上。(3)基于CPU-GPU异构环境并行系统,提出了将以上两种策略相结合,即基于并行多个网络和单个网络并行计算两种策略,实行CPU与GPU的异构环境无缝运行。针对这种结合策略,实现上述并行方法,并对性能进行测试,最好的并行效果是获得将近4倍的加速比。
【关键词】：脑网络 并行计算 多CPU GPU
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP338.6
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 课题研究背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 问题的提出12-14
• 1.4 本文的主要创新工作14-15
• 1.5 本文章节的的组织结构安排15-16
• 1.6 小结16-17
• 第二章 静息态功能脑网络构建及分析17-25
• 2.1 数据采集及预处理17-18
• 2.2 功能脑网络构建18-22
• 2.2.1 节点的定义18-20
• 2.2.2 边的定义20
• 2.2.3 阈值选择20-22
• 2.2.4 脑网络构建结果22
• 2.3 功能脑网络指标分析22-24
• 2.4 小结24-25
• 第三章 基于CPU-GPU异构并行系统研究25-38
• 3.1 并行方法25-30
• 3.1.1 CUDA编程模型25-27
• 3.1.2 CUBLAS库27-28
• 3.1.3 并行实现28-30
• 3.2 脑网络计算性能分析30-32
• 3.2.1 构建方法计算的性能分析30-31
• 3.2.2 拓扑属性计算的性能分析31-32
• 3.3 性能评价及分析32-37
• 3.3.1 实验配置33
• 3.3.2 构建方法的并行性能分析33-37
• 3.4 小结37-38
• 第四章 基于多CPU并行系统研究38-50
• 4.1 并行方法38-42
• 4.1.1 SPMD机制38-39
• 4.1.2 循环打包方法39-40
• 4.1.3 并行实现40-42
• 4.2 脑网络计算性能分析42-43
• 4.3 性能评价及分析43-48
• 4.3.1 实验配置43
• 4.3.2 构建方法的并行性能分析43-44
• 4.3.3 拓扑属性的并行性能分析44-48
• 4.4 小结48-50
• 第五章 基于多CPU和GPU结合的并行系统研究50-56
• 5.1 并行方法50-51
• 5.2 任务分配原则51-53
• 5.2.1 多CPU系统的并行数据划分原则51-52
• 5.2.2 GPU系统的并行数据划分原则52-53
• 5.3 性能评价及分析53-55
• 5.3.1 实验配置53
• 5.3.2 拓扑属性的并行性能分析53-55
• 5.4 小结55-56
• 第六章 总结与展望56-59
• 6.1 总结56-57
• 6.2 展望57-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录64

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本文编号：696787