CPU+GPU單機異構(gòu)環(huán)境下遙感數(shù)據(jù)并行處理技術(shù)研究

【摘 要】由于傳感器在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與整理的過程中需要對大量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行快速的檢測與運算，本文針對GPU的通用運算技術(shù)應(yīng)用在這種情況下的相關(guān)問題進(jìn)行探討。并形成CPU+GPU單機異構(gòu)環(huán)境下的不同遙感數(shù)據(jù)并行處理算法，本文具體針對兩點情況進(jìn)行了分析：首先，對CUDA技術(shù)進(jìn)行遙感圖像處理進(jìn)行分析。其次，研究GPU通過SIFT的特征匹配下的環(huán)境分析。

【關(guān)鍵詞】CPU+GPU；單機異構(gòu)；遙感數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著當(dāng)前社會科技的快速發(fā)展與進(jìn)步，遙感技術(shù)發(fā)展逐漸朝向多平臺、多軌道方面發(fā)展。在這個過程中，通過遙感技術(shù)獲得的數(shù)據(jù)信息量呈現(xiàn)一種幾何倍數(shù)的增長。另一方面，某些遙感數(shù)據(jù)在特定的專業(yè)領(lǐng)域?qū)μ幚硇屎途鹊囊髤s越來越高。除此之外，還應(yīng)當(dāng)對快速發(fā)展起來的計算機技術(shù)進(jìn)行充分的利用，只有這樣才能真正的促進(jìn)相關(guān)數(shù)據(jù)信息處理的速度實現(xiàn)質(zhì)的提升。

1 CPU+GPU異構(gòu)并行計算

CPU作為一項信息處理技術(shù)其發(fā)展的時間段相對較早，尤其在于GPU之間進(jìn)行比較的過程中，GPU在通用計算機領(lǐng)域的發(fā)展時間不能與CPU之間相提并論。相對于CPU在通用計算機領(lǐng)域中的壟斷地位優(yōu)勢，GPU在新的歷史時期發(fā)展過程中具有幾個方面的優(yōu)勢是使得其能夠在發(fā)展中不被淘汰且繼續(xù)不斷更新的原因。

（1）GPU的內(nèi)存裝帶寬能力更強。如NVIDIA的G型號的顯卡就具有更加強大的內(nèi)存帶寬，目前，該類型的GTX580的內(nèi)存帶寬具有超過180GB/s。CPU的內(nèi)存帶寬則還不能達(dá)到這種水平。

（2）相對于CPU，GPU具備更多的執(zhí)行單元。CPU的頻率通常情況下回特別高，但是能夠表現(xiàn)出來的執(zhí)行單元數(shù)量卻相對較少。GPU不同于這種情況，GeForce 8800GTX的顯卡就具備128個執(zhí)行單元。

（3）GPU具有相對更加低廉的價格。與CPU目前的價格之間進(jìn)行比較，我們不難發(fā)現(xiàn)，GPU的價格更加低廉。目前市場上同樣價格的顯卡中，GTX460的顯卡包括了1GB內(nèi)存與2.99GHZ的四核心CPU價格相仿。

當(dāng)然，在進(jìn)行比較的過程中GPU同樣也存在一定的缺陷：如其GPU的執(zhí)行單元數(shù)量多則往往會造成一些簡單的工作應(yīng)用不到這種功能。另外，低端的GPU往往不能支持IEEE754的規(guī)格。除此之外，GPU同樣也不具有進(jìn)行分支預(yù)測的復(fù)雜功能使用等。

2 基于CPU+GPU的面陣遙感影像處理

在進(jìn)行遙感技術(shù)的使用過程中，經(jīng)常性的會需要對影像等內(nèi)容采取幾何方法處理。如通過運用多種類型的傳感裝置對成像幾何圖形進(jìn)行影像的模擬以及核線影像的生成等。通過進(jìn)行實際過程中的校對能對影像進(jìn)行逐像素的操作。這種操作方式對傳統(tǒng)的串行算法具有一定程度的影像，使原本的執(zhí)行時間不會呈現(xiàn)一種線性增長方式增長。另外，會使得GPU在進(jìn)行大量的信息數(shù)據(jù)的處理過程中盡可能的不會消耗過多的時間?；谏鲜龅那闆r，本文也對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了一些改進(jìn)，通過對CUDA的并行技術(shù)的探討，探析將大量的重復(fù)工作對GPU的單元進(jìn)行執(zhí)行處理的可行性問題。

通過對計算資源的滿負(fù)荷利用能夠最大限度的縮減影像校正處理運行速度，并在此基礎(chǔ)上形成幾何處理。其在進(jìn)行具體的處理工作過程中的主要內(nèi)容主要是對雙二維圖像進(jìn)行影像關(guān)系的幾何關(guān)系應(yīng)用。首先，應(yīng)當(dāng)對某個像元進(jìn)行假設(shè)，認(rèn)定該像元在一個原始影像坐標(biāo)系中，即p （ x ， y ），在經(jīng)過遙感技術(shù)影像幾何處理之后的影像元的坐標(biāo)系坐標(biāo)為p ’（ u ， v ），且兩個之間存在一種映射關(guān)系式：（1）式中采用的是間接法公式，這種公式在進(jìn)行幾何處理之后，其像元點坐標(biāo)會從p’（ u ， v ）開始，進(jìn)行反向像點坐標(biāo)的求證，也即對p （ x ， y ）進(jìn)行原始像上的坐標(biāo)進(jìn)行求值，P的灰度值也會賦給p’。（2）式是直接法公式，即根據(jù)原始像點坐標(biāo) p （ x ， y ）出發(fā)，解求其在幾何處理后影像上的像點坐標(biāo) p ’（ u ， v ），并將 p 的灰度值賦給 p’。

本文根據(jù)核線影像生成和已知畸變差參數(shù)情況下生成畸變差校正影像的原理，分析提出兩種方法在 CPU+GPU 異構(gòu)環(huán)境下的加速策略，研究并論證 GPU 并行技術(shù)應(yīng)用于遙感

影像幾何處理直接解法和間接解法的可行性。

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