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题名基于GPU并行计算的雷达杂波模拟研究
被引量：6
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作者
徐国伟
陈建
成怡
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机构
天津工业大学电气工程与自动化学院
天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期306-314,共9页
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基金
天津市自然科学基金(17JCYBJC18500,17JCYBJC19400,18JCYBJC88400,18JCYBJC88300)。
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文摘
现代雷达杂波模拟需使用杂波数据实时分析与处理回波信号,然而传统球不变随机过程(SIRP)方法生成杂波数据耗时较长。通过对SIRP方法进行改进,提出一种利用图形处理器(GPU)并行计算提升杂波生成实时性的方法。在计算统一设备架构(CUDA)下,对相关相干K分布杂波算法进行多任务串-并行分析,采用cuBLAS库对细粒度卷积计算进行优化,利用OpenMP+CUDA多任务调度机制改进粗粒度任务并行计算,以提高CPU-GPU利用率并减少数据等待时间。实验结果表明,该方法生成杂波数据的实时性显著提升,且随着杂波数据量增大其加速效果更好,相较传统GPU方法计算速率提高61%。
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关键词
雷达杂波
GPU并行计算
球不变随机过程法
卷积计算
cublas库
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Keywords
radar clutter
GPU parallel computing
Spherically Invariant Random Process(SIRP)method
convolution calculation
cublas library
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于GPU加速的高斯牛顿法全波形反演
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作者
邓哲
黄慧明
杨艳
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机构
武汉大学物理科学与技术学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2016年第4期6-10,26,共6页
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基金
大型油气田及煤层气开发国家科技重大专项课题(2011ZX05003-003)
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文摘
针对高斯牛顿法地震全波形反演计算量大、计算速度慢的问题,采用图形处理器（GPU）对其加速.高斯牛顿法全波形反演耗时主要集中在波形正演模拟和矩阵乘法计算两个方面,而波形正演算法和矩阵乘法计算在算法特性上都满足并行性的要求.对于波形正演模拟的加速,研究并实现了基于CUDA平台的时域有限差分（FDTD）正演算法.对于矩阵乘法的加速,直接使用计算能力很强的CUB-LAS 库来完成计算.在台式PC 上对不同模型大小的反演区域做合成数据反演,所用显卡型号为GTX650ti,程序速度提升10-30倍,且随着模型增大,程序的加速比将进一步提高.二维Overthrust截取模型反演算例表明时间成本已经不再是影响高斯牛顿法全波形反演发展的主要问题.
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关键词
全波形反演
高斯牛顿法
图形处理器(GPU)
FDTD(时域有限差分算法)
cublas
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Keywords
full waveform inversion
Gauss-Newton method
graphics processing unit(GPU)
FDTD
cublas
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分类号
O581
[理学—物理]
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于GPU的MTD性能优化
被引量：1
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作者
杨千禾
袁子乔
扈月松
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机构
西安电子工程研究所
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出处
《火控雷达技术》
2021年第1期86-93,共8页
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文摘
为了解决传统雷达信号处理机在研发阶段面临的调试困难,计算能力受硬件限制及程序复用性差等问题,本文提出了使用GPU作为雷达计算核心的方案。在使用GPU实现雷达信号处理算法的过程中,动目标检测(MTD)部分的优化效果远低于脉冲压缩和恒虚警检测。经过分析,MTD过程中的矩阵转置与向量点乘占据了算法的大量时间。本文从GPU的数据读取方式和CUDA函数特性入手,优化快速傅里叶变换实现MTD的过程,并在GPU上使用CUBLAS矩阵运算实现有限脉冲响应滤波器组对脉冲压缩之后数据的滤波,实现了更具灵活性的MTD。最终得到的GPU计算结果与CPU平台实现的结果相比,误差不超过0.05%,同时实现了相比CPU平台优化实现最多200余倍的性能提升。
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关键词
动目标检测
GPU
异构处理平台
cublas
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Keywords
MTD
GPU
heterogeneous computing platform
cublas
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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