基于GPU計(jì)算平臺的電磁散射計(jì)算并行加速技術(shù).pdf

1、目標(biāo)電磁散射計(jì)算，尤其是電大目標(biāo)雷達(dá)散射截面預(yù)估與逆合成孔徑雷達(dá)成像，對于國防建設(shè)有著十分重要的意義，一直是計(jì)算電磁學(xué)的研究熱點(diǎn)之一。但是在解決飛機(jī)、艦船等實(shí)際目標(biāo)的高頻電磁散射特性分析問題時(shí)，往往會遇到計(jì)算量巨大和硬件計(jì)算能力不足等難題。
　　本文為解決目標(biāo)電磁散射特性的快速計(jì)算問題，借鑒計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中快速射線追蹤等技術(shù)，并利用圖形處理器(GPU)的強(qiáng)大的并行數(shù)值計(jì)算能力，分別采用GPU、CPU-GPU異構(gòu)架構(gòu)和GPU集群三種計(jì)

2、算平臺對頻域電磁計(jì)算方法進(jìn)行并行加速。
　　本文提出了基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)的多分辨率彈跳射線法，該方法綜合使用了彈跳射線法的兩類加速算法。第一，通過采用多分辨率射線管，有效地減少了參與計(jì)算的射線管總數(shù);第二，使用基于線索增強(qiáng)的無堆棧kd樹遍歷算法，大大減少了不必要的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)遍歷，加速了單根射線與目標(biāo)的求交。在GPU平臺上，本文還基于CUDA對矩量法進(jìn)行了加速。在阻抗矩陣填充過程中，通過應(yīng)用不同的核函數(shù)分別計(jì)算奇異性元素

3、與非奇異性元素，避免了CUDA對分支語句的序列化處理帶來的效率下降。并且基于CUDA提供的基礎(chǔ)線性代數(shù)運(yùn)算庫CUBLAS開發(fā)了穩(wěn)定雙共軛梯度法，提高了矩陣方程求解的計(jì)算效率。
　　本文將彈跳射線法和截?cái)唷隽块L度繞射系數(shù)映射到CPU-GPU異構(gòu)架構(gòu)上，高效地充分利用了所有可用計(jì)算資源。在該方法中，利用GPU強(qiáng)大的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算能力加速彈跳射線法，而考慮到截?cái)唷隽块L度繞射系數(shù)對于數(shù)值精度相對較為敏感，選擇在CPU上基于雙精度浮點(diǎn)數(shù)

4、對其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。根據(jù)相鄰角度計(jì)算負(fù)載和計(jì)算時(shí)間幾乎相同這一事實(shí)，采用基于前一角度計(jì)算時(shí)間來調(diào)整當(dāng)前角度負(fù)載分配的動態(tài)負(fù)載均衡算法，保證CPU與GPU之間的負(fù)載均衡。該方法提升了高頻方法在目標(biāo)成像等應(yīng)用中的計(jì)算精度和效率。
　　最后，本文還提出了基于GPU集群的并行彈跳射線法，該方法采用虛擬孔徑面劃分的并行策略，克服了基于角度的負(fù)載分配方案受GPU數(shù)量限制的不足。為保證GPU節(jié)點(diǎn)間的負(fù)載均衡，該方法并不依賴于各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力相同這