针对中央处理器(CPU)平台中值滤波算法在实际应用中运算速率低且实时信号处理性能较差的问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行高速中值滤波算法。该算法采用统一计算设备架构(CUDA)并行架构对大规模数据处理进行了优化,从而有效提...针对中央处理器(CPU)平台中值滤波算法在实际应用中运算速率低且实时信号处理性能较差的问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行高速中值滤波算法。该算法采用统一计算设备架构(CUDA)并行架构对大规模数据处理进行了优化,从而有效提高了中值滤波算法的计算效率,实现了中值滤波的实时数据处理。通过构建GPU可任意伸缩的动态数组、优化多维索引的线性化方法解决了GPU动态显存空间分配问题。仿真试验结果表明:基于TITAN X GPU的5×5中值滤波,对4096像素×4096像素的图像处理计算速度比CPU平台提高了438倍。在同等计算规模条件下GPU高速中值滤波算法可大大提高计算性能。展开更多
为了开展雷达天文科学研究,将射电望远镜接收的雷达回波信号进行采集和记录,研究基于SNAP(Smart Network ADC(Analog to Digital Converter)Processor)硬件实验板和快速存储服务器设计并开发了雷达天文基带数据采集与记录系统.该系统采...为了开展雷达天文科学研究,将射电望远镜接收的雷达回波信号进行采集和记录,研究基于SNAP(Smart Network ADC(Analog to Digital Converter)Processor)硬件实验板和快速存储服务器设计并开发了雷达天文基带数据采集与记录系统.该系统采用CASPER(Collaboration for Astronomy Signal Processing and Electronics Research)提供的图形化FPGA(Field Programmable Gate Array)开发工具流,设计了双通道、256 MHz带宽信号采集和VDIF(VLBI(Very Long Baseline Interferometry)Data Interchange Format)基带数据输出固件程序;基于HASHPIPE(High Availability SHared PIPeline Engine)多线程管理引擎开发了双万兆以太网口实时基带数据存储程序,存储带宽达到1 GB/s;最后编写了VDIF格式到雷达天文格式的转换程序.经过脉冲星信号观测实验检测,该系统准确、可靠.展开更多
文摘针对中央处理器(CPU)平台中值滤波算法在实际应用中运算速率低且实时信号处理性能较差的问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行高速中值滤波算法。该算法采用统一计算设备架构(CUDA)并行架构对大规模数据处理进行了优化,从而有效提高了中值滤波算法的计算效率,实现了中值滤波的实时数据处理。通过构建GPU可任意伸缩的动态数组、优化多维索引的线性化方法解决了GPU动态显存空间分配问题。仿真试验结果表明:基于TITAN X GPU的5×5中值滤波,对4096像素×4096像素的图像处理计算速度比CPU平台提高了438倍。在同等计算规模条件下GPU高速中值滤波算法可大大提高计算性能。
文摘为了开展雷达天文科学研究,将射电望远镜接收的雷达回波信号进行采集和记录,研究基于SNAP(Smart Network ADC(Analog to Digital Converter)Processor)硬件实验板和快速存储服务器设计并开发了雷达天文基带数据采集与记录系统.该系统采用CASPER(Collaboration for Astronomy Signal Processing and Electronics Research)提供的图形化FPGA(Field Programmable Gate Array)开发工具流,设计了双通道、256 MHz带宽信号采集和VDIF(VLBI(Very Long Baseline Interferometry)Data Interchange Format)基带数据输出固件程序;基于HASHPIPE(High Availability SHared PIPeline Engine)多线程管理引擎开发了双万兆以太网口实时基带数据存储程序,存储带宽达到1 GB/s;最后编写了VDIF格式到雷达天文格式的转换程序.经过脉冲星信号观测实验检测,该系统准确、可靠.
