图像代数多核并行计算类库的构建与优化

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多核架构是处理器发展史上的重要里程碑。它的出现满足人们对更高性能的需求,特别是在油气勘探、气象预报、虚拟现实、人工智能等高度依赖于计算能力的场合,多核架构将显著地提升计算效率,而要真正地突显多核处理器的优势,软件的发展必须紧跟硬件的步伐,如何开发与多核相适应的软件日益成为计算机技术研究的热点,针对多核和多线程的软件开发将是未来十年软件开发的主要挑战,基于多核架构的并行计算将是软件开发史上的又一个重大变革。论文围绕图像代数并行计算类库的构建和优化展开研究,旨在寻求多核平台上高效简捷的并行计算支持方案。论文首先对多核体系结构、常用并行算法和适用软件工具进行比较分析;接着在剖析图像形态学腐蚀、膨胀、开运算、闭运算和细化等运算子算法的基础上,分析算法中存在的并行性,设计基于多核架构的图像代数并行计算类库;而后选择典型应用调用类库,使用vTune和Thread Profiler测试并行代码的性能数据,对类库从代码并行化和编译器优化两个方面进行优化;最后,在优化策略完成之后,根据Amdahl定律和Gustafson定律做出扩展性分析,得出客观的性能评价。随着图像监控技术在各行各业的应用日益广泛,以及图像采集向着高精度、大幅面和高频度发展,引发了对高性能图像处理的迫切需求。本文的研究利用多核体系实现高性能图像代数运算,进而可使由图像代数算子组合表示的图像处理运算效率极大提高,具有较高的应用价值。课题体现了应用创新。其特色与创新点一是将图像代数函数库由传统的串行计算改造为IA上的多核并行计算类库;二是采用最新技术进行并行代码的性能分析,实现计算软件的算法结构优化、编译优化和源码级优化,提高其运算效率和适应硬件发展的扩展性。课题采用的技术路线和方法带有普遍性,可以推广到其它函数库的并行改造。IA上的多核CPU面世不久,适应于这一体系的应用软件技术的研究并不多见,可以借鉴的相关资料和应用成果较少。本文对图像代数多核并行计算类库的构建、测试和优化进行初步的探索,许多研究专题还有待今后进一步拓展和深化。
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