基于负载分配的遥感影像CPU/GPU协同处理方法

摘要

一种基于负载分配的遥感影像CPU/GPU协同处理方法，包括分别量测CPU串行版本算法和GPU版本算法的执行时间；根据算法的执行时间计算GPU版本算法相对于CPU串行版本算法的加速比；根据算法加速比和CPU计算核的数量，按负载分配公式计算负载因子；根据负载因子得到CPU计算核和GPU分别对应的负载百分比，将待处理影像按负载百分比划分为两部分，分别由CPU计算核和GPU负责进行处理。该方法可充分利用由多核CPU和GPU组成的遥感影像高性能处理系统中的计算资源，从而提高大数据遥感影像的处理效率。

主权项

一种基于负载分配的遥感影像CPU/GPU协同处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，分别量测CPU串行版本算法和GPU版本算法的执行时间，其中CPU串行版本算法的执行时间指未采用任何并行手段的、只运行在单个CPU核上的算法的运行时间；GPU版本算法的执行时间包括遥感影像在主机内存和GPU显存间的拷贝时间和GPU核函数的运行时间；步骤2，根据步骤1所得CPU串行版本算法和GPU版本算法的执行时间，计算GPU版本算法相对于CPU串行版本算法的加速比S，实现如下，设步骤1所得CPU串行版本算法和GPU版本算法的执行时间分别为T_CPU和T_GPU，步骤2中计算GPU版本算法相对于CPU串行版本算法的加速比S＝T_CPU/T_GPU；步骤3，在由多核CPU和GPU组成的遥感影像高性能处理系统中，设有M个CPU核，以一个CPU核为控制核，其他CPU核为计算核，根据步骤2所得加速比S和计算核的数量m，按以下负载分配公式计算负载因子σ，其中，m＝M‑1；步骤4，根据负载因子得到CPU计算核和GPU分别对应的负载百分比，将待处理影像按负载百分比划分为两部分，分别由CPU计算核和GPU负责进行处理，实现如下，设负载因子σ为分配给CPU计算核的负载百分比，相应分配给GPU的负载百分比则为(1‑σ)；根据负载百分比将待处理影像分成两部分，设影像像元总个数为N，则CPU计算核负责处理的影像像元个数为N×σ，GPU负责处理的像元个数为N×(1‑σ)。