【摘 要】
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随着大科学工程的不断推进,大口径、大视场天文观测仪器陆续投入使用,数据规模越来越大,复杂求解需求持续攀升。在高分辨太阳图像重建时,采用选帧位移叠加法和斑点掩模法,难以高效满足实时重建的需求。目前,现有处理方式还停留在CPU单进程或线程模式上,很容易导致CPU和GPU利用率低下,造成系统资源的浪费。解决这一问题的关键就是要对现有算法进行改进,提高CPU与GPU的协同并行计算能力。本文针对NVST中L
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随着大科学工程的不断推进,大口径、大视场天文观测仪器陆续投入使用,数据规模越来越大,复杂求解需求持续攀升。在高分辨太阳图像重建时,采用选帧位移叠加法和斑点掩模法,难以高效满足实时重建的需求。目前,现有处理方式还停留在CPU单进程或线程模式上,很容易导致CPU和GPU利用率低下,造成系统资源的浪费。解决这一问题的关键就是要对现有算法进行改进,提高CPU与GPU的协同并行计算能力。本文针对NVST中Level1（选帧位移叠加法）和Level1+（斑点掩模法）中最为耗时的环节（图像预处理、图像对齐、图像分块处理）和不同计算环境,在SPCPC单进程协同并行优化研究的基础上,采用协同并行计算和多进程（多线程）技术,以斑点掩模法的图像分块处理为重点,建立高效的协同并行计算任务模型,优化重构耗时环节的处理流程,研究提出SP-CPC、MP-CPC协同并行优化加速方法。此外,为了更好地利用多核CPU,本文还提出了MPI和MPI-CPC并行加速方法。本文采用Ha通道数据（10×100帧,每帧1024×1028pixel）和Ti O通道数据（10×50帧,2160×2560 pixel）与现有SP-CPC并行方法相比较,MP-CPC加速方法在图像初对齐和图像分块处理部分两通道可分别获得21.18和22.78、4.69和4.71的加速比。此外,还对MPI、MPI-CPC加速方法进行了实验验证,获得较好的结果。实验表明,MP-CPC充分利用高效协同并行计算方法、多进程技术以及GPU和CPU各自的特点,有效提升了CPU/GPU的利用率,提高了重建过程中的速度,其研究可为天文数据并行化处理提供借鉴参考。
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