【摘 要】
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GPU具有很高的显存带宽和大量计算单元,随着其可编程性的不断提高,GPU越来越多地用于图像渲染以外的其他通用计算。研究了利用GPU丰富的运算资源并行加速实现脉冲压缩雷达的
【机 构】
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海军航空工程学院青岛分院,海军92815部队,海军工程大学电子工程学院,海军92664部队
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GPU具有很高的显存带宽和大量计算单元,随着其可编程性的不断提高,GPU越来越多地用于图像渲染以外的其他通用计算。研究了利用GPU丰富的运算资源并行加速实现脉冲压缩雷达的点迹凝聚问题。首先研究了每个目标的点迹采用一个CUDA线程的粗粒度并行方式,结果发现处理时间反而有所增加,分析了处理时间加长的原因。然后增加了并行的尺度,对单个目标的凝聚过程进行并行分解。结果表明大尺度细粒度的并行方式可以有效利用GPU强大的运算能力,加快脉冲压缩雷达的点迹凝聚速度。
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