專利名稱：基于gpu眾核平臺的合成孔徑雷達并行成像方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于GPU眾核平臺的合成孔徑雷達成像方法及其并行實現(xiàn)。
背景技術：
合成孔徑雷達(SAR)是一種二維微波遙感成像雷達，這種雷達具有遠距離全天候 高分辨率成像、自動識別目標和先進的數(shù)字處理能力等特點。隨著SAR技術的發(fā)展，對SAR 圖像的成像精度和實時性的要求也越來越高，尤其軍用需求。一幅SAR圖像的獲得需要處 理海量的原始數(shù)據(jù)，因而要想達到實時成像的目的，需要處理平臺具有十億次，甚至百億次 每秒的處理速度。完成這么大的數(shù)據(jù)量在單處理器的計算機上幾乎不可能實現(xiàn)，因而需要 利用并行計算的技術。2007年，NVIDIA推出了新型架構的GPU，將GPU看作可以并行執(zhí)行多個線程的計 算設備，GPU作為協(xié)處理器，處理大量的并行運算，而且目前已經(jīng)做到一個芯片含有數(shù)百個 流處理器，浮點運算性能大大提高。然而，如此強大的計算設備如何用來完成對計算精度和 實時性都要求苛刻的SAR成像呢？

發(fā)明內容
本發(fā)明要解決的問題就是在包含成百上千個流處理器的GPU上并行、高效的實現(xiàn) SAR成像方法并在工程實踐中加以應用。本發(fā)明的技術方案包括以下步驟第一步計算回波數(shù)據(jù)所占存儲空間的大小，標記為A ；第二步在內存分配大小為A的存儲空間，標記為B ；第三步將回波數(shù)據(jù)從磁盤復制到內存B ；第四步在GPU的全局存儲器分配大小為A的存儲空間，標記為C ；第五步將回波數(shù)據(jù)從內存B復制到GPU的全局存儲器C ；第六步按照SAR成像算法，編寫第一個模塊的代碼a)根據(jù)該模塊運算的輸入輸出，在GPU的全局存儲器分配存儲空間D、E ；b)編寫該模塊的由GPU來執(zhí)行的內核函數(shù)的并行代碼，輸入輸出分別為D、E，中間 變量分配在隸屬于每一個線程塊的共享存儲器、每個線程私有的本地存儲器以及其他分布 在GPU的存儲空間；c)根據(jù)運算數(shù)據(jù)的大小和硬件的資源，設置內核函數(shù)執(zhí)行配置；d)在主函數(shù)中編寫CPU調用對應內核函數(shù)時所用的調用指令代碼；第七步按照上述方法，順序編寫完成SAR成像的各個模塊的程序，直到得到SAR 最終的成像結果；第八步在CPU內存分配大小為A的存儲空間，記為F ；第九步將成像結果從GPU復制到CPU的內存F，然后CPU將成像結果數(shù)據(jù)F進行 保存以待查看。
通過以上CPU與GPU的協(xié)作就完成了 SAR成像的并行實現(xiàn)。本發(fā)明的有益效果 首先，通過并行編程，實現(xiàn)了在GPU上的SAR并行成像，提高了程序的并行度，使得 運行效率很大的提高，運算時間大大減少；其次，在整個處理過程中，除數(shù)據(jù)的導入導出之外，所有的運算均是由GPU來并行 完成和實現(xiàn)的，充分利用了 GPU強大的計算能力，最大限度的提高了并行度；再有，整個處理過程中，在CPU與GPU之間只有兩次也是不可避免的兩次通信開 銷，即原始數(shù)據(jù)的導入和輸出結果的導出，而處理過程中在CPU與GPU之間是沒有數(shù)據(jù)通信 開銷的，因此，通信消耗在本方法中也壓縮到了最?。淮送?，在程序運行過程中，CPU和GPU的關系是CPU發(fā)號施令，通知GPU，然后GPU 并行完成所有運算，并保存運算結果，而運算的輸入輸出對于CPU而言是不可見的，因此， 本方法也是善于完成流程控制的CPU與專注于高密集計算的GPU的精誠合作的結晶。


圖1為本發(fā)明的基于GPU眾核平臺的合成孔徑雷達并行成像方法流程圖；
具體實施例方式基本思路是，首先將原始回波數(shù)據(jù)導入GPU的全局存儲器，然后由CPU發(fā)起運算請 求，由GPU來完成運算，按照這種模式一直計算，直到得到SAR的成像結果，然后將結果數(shù)據(jù) 導回內存，并由CPU完成結果保存。以在SAR系統(tǒng)中采用RD算法對圖像尺寸是4096 X 4096 的點目標來進行成像的應用為例，GPU平臺是NVIDIA的GPU，型號Quadro_FX_5600，實現(xiàn)主 要包括以下流程第一步計算回波數(shù)據(jù)所占存儲空間的大小，標記為=Size ；第二步在內存分配大小為size的存儲空間，記為Echo_H ；第三步將回波數(shù)據(jù)以復數(shù)形式從磁盤復制到內存Echo_H ；第四步在GPU的全局存儲器分配大小為size的存儲空間，記為Echo_D ；第五步通過函數(shù)cudaMemcpy將回波數(shù)據(jù)Echo_H從內存復制到GPU的Echo_D ；第六步按照RD算法原理，編寫第一個模塊的代碼a)根據(jù)該模塊運算的輸入輸出，在GPU的全局存儲器分配存儲空間idata、 odata ；b)編寫完成該模塊運算的內核函數(shù)的并行代碼，輸入輸出分別為idata、odata, 中間變量分配在隸屬于每一個線程塊的共享存儲器、每個線程私有的本地存儲器以及其他 分布在GPU的存儲空間；c)根據(jù)運算數(shù)據(jù)的大小和硬件的資源，設置內核函數(shù)執(zhí)行配置；d)在主函數(shù)中編寫CPU調用對應內核函數(shù)時所用的調用指令代碼；第七步按照上述方法，順序編寫完成SAR成像的各個模塊的程序，直到得到SAR 最終的成像結果；第八步在CPU內存分配大小為size的存儲空間，記為Result_H ；第九步將成像結果通過函數(shù)cudaMemcpy從GPU的全局存儲器復制到CPU的內存
4Result_H,然后CPU將成像結果數(shù)據(jù)Resultjl進行保存以待查看。遵循以上步驟，編寫完成整個RD算法程序，即完成了在GPU眾核平臺的RD并行算 法實現(xiàn)。在本方法中，運算的部分除數(shù)據(jù)的導入導出之外完全由GPU來并行實現(xiàn)而流程的 控制以及子函數(shù)的調用均是由CPU來發(fā)起和主導，因此實現(xiàn)了具有強大計算能力的GPU與 具有良好流程控制能力的CPU的有效結合，再加上對通信消耗最大限度的壓縮，使得SAR成 像的工程效率在引入本方法后顯著提升。
權利要求
一種基于GPU眾核平臺的合成孔徑雷達并行成像方法，其特征在于該方法包括以下步驟第一步計算回波數(shù)據(jù)所占存儲空間的大小，標記為A；第二步在內存分配大小為A的存儲空間，標記為B；第三步將回波數(shù)據(jù)從磁盤復制到內存B；第四步在GPU的全局存儲器分配大小為A的存儲空間，標記為C；第五步將回波數(shù)據(jù)從內存B復制到GPU的全局存儲器C；第六步按照SAR成像算法，編寫第一個模塊的代碼a)根據(jù)該模塊運算的輸入輸出，在GPU的全局存儲器分配存儲空間D、E；b)編寫該模塊的由GPU來執(zhí)行的內核函數(shù)的并行代碼，輸入輸出分別為D、E，中間變量分配在隸屬于每一個線程塊的共享存儲器、每個線程私有的本地存儲器以及其他分布在GPU的存儲空間；c)根據(jù)運算數(shù)據(jù)的大小和硬件的資源，設置內核函數(shù)執(zhí)行配置；d)在主函數(shù)中編寫CPU調用對應內核函數(shù)時所用的調用指令代碼；第七步按照上述方法，順序編寫完成SAR成像的各個模塊的程序，直到得到SAR最終的成像結果；第八步在CPU內存分配大小為A的存儲空間，記為F；第九步將成像結果從GPU復制到CPU的內存F，然后CPU將成像結果數(shù)據(jù)F進行保存以待查看。通過以上CPU與GPU的協(xié)作就完成了SAR成像的并行實現(xiàn)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于GPU眾核平臺的合成孔徑雷達并行成像方法，首先將原始回波數(shù)據(jù)導入GPU的全局存儲器，然后由CPU發(fā)起運算請求，由GPU來完成運算，按照這種模式計算，直到得到SAR的成像結果，然后將結果數(shù)據(jù)導回內存，并由CPU完成結果保存。本發(fā)明通過并行編程實現(xiàn)了在GPU上SAR成像的并行實現(xiàn)，提高了程序的并行度，使得運行效率很大的提高，運算時間大大減少；在整個處理過程中，除數(shù)據(jù)的導入導出之外，所有的運算均是由GPU來并行完成和實現(xiàn)的，充分利用了GPU強大的計算能力，最大限度的提高了并行度。
文檔編號G06F9/38GK101937082SQ20091008837
公開日2011年1月5日 申請日期2009年7月2日 優(yōu)先權日2009年7月2日
發(fā)明者姚迪, 曾濤, 靳星星, 龍騰 申請人:北京理工大學