ARL中Clean算法的并行化研究

发布时间：2021-03-08 10:32

　　针对SKA算法参考库ARL中的去卷积算法运行效率低、无法满足海量数据实时处理的问题,提出了CPU和GPU协同工作模式下的并行化Clean算法.该方法将Clean算法中可以并行计算的步骤利用多线程在GPU上并行执行,将无法并行计算的步骤在CPU上串行执行.验证实验结果表明,在数据逐渐增大的过程中,并行化Clean算法比在CPU上的串行处理运行时间显著减少,当图达到4096像素×4096像素时,可以有10倍的提速.这说明并行化Clean算法在处理海量数据时,能够显著提高运算效率. 

【文章来源】：轻工学报. 2019,34(02)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 Clean算法在ARL中的应用
2 Clean算法的GPU并行化实现
    2.1 Clean算法的并行化分析
    2.2 Clean算法的并行化实现
3 验证实验结果与分析
4 结论



本文编号：3070904