【摘 要】
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基于雷达资料的外推是临近预报中重要的方法之一，随着全国气象雷达网络建设规模的不断提高以及观测资料精细化程度的提升，基于区域乃至全国雷达拼图的外推预报，每次计算都需花费
【机 构】
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南京信息工程大学大气科学学院,南京信大气象科技有限公司
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基于雷达资料的外推是临近预报中重要的方法之一，随着全国气象雷达网络建设规模的不断提高以及观测资料精细化程度的提升，基于区域乃至全国雷达拼图的外推预报，每次计算都需花费大量时间，甚至滞后于每6分钟一次的资料观测频次。为解决传统外推算法运算复杂度高，实时性差的问题，运用OpenCL构建基于GPU的异构计算模型对外推算法进行并行化改进。然后逐步分析影响算法性能的瓶颈，并通过改进和测试数据比对，阐述算法优化的过程。其中，内存与线程的映射优化、合理利用局部存储器作为高速缓存以及隐藏CPU执行时间等方法不仅对本算法的
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