SAR成像的GPU并行計(jì)算技術(shù)研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)在軍事和民用領(lǐng)域具有很大的實(shí)用價(jià)值，但是SAR系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大，成像算法計(jì)算復(fù)雜，實(shí)際應(yīng)用對(duì)成像速度要求較高，而傳統(tǒng)的CPU集群處理方法效率較低，成本較高。GPU通用計(jì)算憑借其強(qiáng)勁的浮點(diǎn)計(jì)算性能和高速帶寬成為SAR系統(tǒng)高速成像處理的有效手段。目前基于GPU的SAR成像處理的研究還不夠深入，主要集中在單個(gè)GPU上的一些特定算法實(shí)現(xiàn)。本文主要開展了GPU集群上大規(guī)模SAR數(shù)據(jù)成像技術(shù)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的相關(guān)研究，具

2、體工作包括以下幾個(gè)方面：
　　第一，在深入分析頻域SAR成像算法并行特征的基礎(chǔ)上，結(jié)合GPU高性能計(jì)算平臺(tái)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于CPU+GPU異構(gòu)集群的主從模式的SAR成像處理框架?？蚣馨ㄖ骺啬K和計(jì)算模塊，主控模塊負(fù)責(zé)主節(jié)點(diǎn)控制邏輯和任務(wù)分配，計(jì)算模塊負(fù)責(zé)計(jì)算節(jié)點(diǎn)控制邏輯和GPU處理邏輯。在該框架下，本文詳細(xì)設(shè)計(jì)了單節(jié)點(diǎn)多GPU實(shí)現(xiàn)方案和多節(jié)點(diǎn)多GPU實(shí)現(xiàn)方案。同時(shí)深入分析了條帶模式下的SAR原始回波數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在保證負(fù)載均衡的前提

3、下設(shè)計(jì)了多節(jié)點(diǎn)多GPU環(huán)境下的SAR任務(wù)并行粒度選擇方案，包括節(jié)點(diǎn)間并行粒度選擇方案和節(jié)點(diǎn)內(nèi)并行粒度選擇方案。
　　第二，在節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行GPU成像計(jì)算時(shí)，利用CUDA共享存儲(chǔ)器和寄存器對(duì)成像算法的主要kernel函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化；針對(duì)數(shù)據(jù)分塊帶來的多次CPU和GPU之間數(shù)據(jù)拷貝問題，利用CUDA流和異步并行技術(shù)設(shè)計(jì)了拷貝時(shí)間隱藏方法。針對(duì)多節(jié)點(diǎn)之間SAR任務(wù)傳輸帶來的通信延遲問題，設(shè)計(jì)了多線程流水處理方法，隱藏了節(jié)點(diǎn)間SAR數(shù)據(jù)傳輸時(shí)