洪 亮,周松濤,羅 伊,石婷婷,胡 飛

（1.湖北省航測遙感院，湖北 武漢 430074；2. 武漢大學(xué) 國際軟件學(xué)院，湖北 武漢 430070；3. 湖北省基礎(chǔ)地理信息中心，湖北 武漢 430074；4.安陸市國土資源局，湖北 安陸 432600）

遙感數(shù)據(jù)多為圖像數(shù)據(jù)，對它們的處理涉及大量特征數(shù)據(jù)的計(jì)算、統(tǒng)計(jì)等。對這些數(shù)據(jù)的運(yùn)算往往是基于分塊的算法，即將柵格數(shù)據(jù)的局部按某種經(jīng)緯格網(wǎng)裁剪出來進(jìn)行計(jì)算，然后將結(jié)果寫回?cái)?shù)據(jù)庫。在單一工作站上，這一運(yùn)算往往是一個(gè)串行的過程，因此效率比較低。目前的高性能計(jì)算主要是采用并行計(jì)算技術(shù)來實(shí)現(xiàn)[1]。在硬件體系結(jié)構(gòu)上，并行計(jì)算機(jī)主要分為3種形式：多處理機(jī)系統(tǒng)、多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和集群計(jì)算技術(shù)。但考慮到成本、安全及使用頻度、運(yùn)算效率等問題，基于網(wǎng)絡(luò)的多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和集群運(yùn)算并不合適，而簡單的多處理機(jī)系統(tǒng)運(yùn)算能力有限。基于GPU的加速計(jì)算技術(shù)為海量遙感數(shù)據(jù)處理效率的提高帶來了新的手段。GPU最初是針對圖形渲染，但在其上的通用計(jì)算技術(shù)顯然非常適合類似于圖像這類數(shù)據(jù)的計(jì)算與處理。在面向GPU的通用計(jì)算技術(shù)中，CUDA技術(shù)是發(fā)展最早、目前相對完善、普及的一種技術(shù)。

1 CUDA技術(shù)簡介

與早期的圖形處理器不同，現(xiàn)代的圖形處理器往往具有可編程單元，用于處理龐大而復(fù)雜的三維圖形數(shù)據(jù)。通常，一個(gè)GPU內(nèi)部有兩個(gè)可編程單元，即頂點(diǎn)著色器和像素著色器，這兩個(gè)單元包含有幾十個(gè)甚至幾百個(gè)流處理器，可并行處理圖形的頂點(diǎn)和像元數(shù)據(jù)，有很強(qiáng)的浮點(diǎn)運(yùn)算能力。目前國際上兩大圖形處理器廠商——NVIDIA和AMD，都在自己的GPU基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套通用數(shù)學(xué)運(yùn)算的機(jī)制，即NVIDIA的CUDA技術(shù)和AMD的STREAM技術(shù)，其中CUDA技術(shù)應(yīng)用比較成熟和廣泛[2]。

CUDA是一個(gè)通用的并行計(jì)算架構(gòu)，將GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力充分調(diào)動(dòng)起來，使之在解決復(fù)雜計(jì)算問題上發(fā)揮其先天優(yōu)勢。開發(fā)人員僅使用C語言，就能在基于CUDA架構(gòu)的GPU上編寫程序，在支持CUDA的處理器上以超高性能運(yùn)行。不僅如此，CUDA還是免費(fèi)的開源技術(shù)，任何開發(fā)人員都能通過最新的NVIDIA GPU，在個(gè)人計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算，解決復(fù)雜的科學(xué)運(yùn)算問題。

與英特爾的X86架構(gòu)不同，CUDA基于GPU，但不拘于GPU，而是取長補(bǔ)短，將CPU的串行計(jì)算和GPU的并行計(jì)算融合，開啟“CPU+GPU協(xié)同計(jì)算”的全新時(shí)代，即“異構(gòu)計(jì)算”。“異構(gòu)計(jì)算”真正實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)整體計(jì)算能力的最大化利用：GPU和CPU協(xié)同工作，GPU處理大量的圖形和并行處理，CPU處理操作系統(tǒng)和指令的邏輯控制。兩者的協(xié)同比單純CPU運(yùn)算高出幾十倍甚至幾百倍、上千倍，使得PC和工作站具有超級計(jì)算的能力，使得個(gè)人超級計(jì)算機(jī)的普及成為可能。

目前，采用GPU進(jìn)行通用運(yùn)算越來越普及，一些常用軟件，如Photoshop、3DMax以及一些視頻處理軟件已大量使用該技術(shù)。從應(yīng)用的效果來看，均有幾倍或幾十倍的效率提升，前景非常廣闊。有鑒于此，在GPU基礎(chǔ)上，NVIDIA又進(jìn)一步開發(fā)了Tesla處理器。該處理器外觀跟顯卡非常相似，只是沒有顯示輸出接口。這種“顯卡”的主要作用就是“多塊并聯(lián)”，通過CUDA來進(jìn)行科學(xué)運(yùn)算。和傳統(tǒng)服務(wù)器/工作站相比，塔式Tesla主機(jī)也有CPU等常規(guī)硬件，只是內(nèi)部有多塊“顯卡”組多路SLI，如圖1所示。通過Tesla處理器構(gòu)建的個(gè)人高性能計(jì)算機(jī)，利用多路顯卡的強(qiáng)大并行處理能力，使一些以往主要依靠CPU計(jì)算的領(lǐng)域大大提速，甚至使部分依靠CPU無法完成的計(jì)算成為可能。

圖1 帶有Tesla處理器的個(gè)人超級計(jì)算機(jī)

圖2 CUDA中運(yùn)算任務(wù)的邏輯劃分

2 GPU環(huán)境下柵格數(shù)據(jù)并行計(jì)算模型

GPU作為一種圖形運(yùn)算單元，具有對紋理圖像的各種優(yōu)化運(yùn)算功能，支持柵格數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算。

2.1 任務(wù)調(diào)度與劃分

在CUDA運(yùn)算中，每個(gè)GPU的運(yùn)算單元被映射成一個(gè)網(wǎng)格（Grid），每個(gè)網(wǎng)格單元在邏輯上被分為多個(gè)Block，每個(gè)Block被分為若干Thread，Thread作為最新運(yùn)算邏輯單元存在（如圖2）。在與硬件的對應(yīng)關(guān)系上可以近似地認(rèn)為，每個(gè)網(wǎng)格對應(yīng)一個(gè)GPU（或一塊Tesla處理器），一個(gè)Block對應(yīng)一個(gè)SM（streaming multiprocessor），而一個(gè)Thread則對應(yīng)硬件上的一個(gè)運(yùn)算單元，即一個(gè)SP（streaming processor）。之所以說這種對應(yīng)關(guān)系是近似的，是因?yàn)闉榱朔乐乖贗/O等過程中運(yùn)算單元閑置，GPU會(huì)對不同的任務(wù)分組進(jìn)行優(yōu)化處理和調(diào)度。例如在一個(gè)Block中，32個(gè)Thread會(huì)被分為一組并執(zhí)行，稱為一個(gè)Wrap。如果發(fā)生任務(wù)閑置的情況，則換另外一組，從而導(dǎo)致Thread和SP之間并沒有嚴(yán)格的一一對應(yīng)關(guān)系。

可參照這一邏輯模型對柵格數(shù)據(jù)分塊進(jìn)行處理。可參照柵格數(shù)據(jù)的邏輯模型（一個(gè)2維矩陣），將柵格數(shù)據(jù)作2維的邏輯任務(wù)劃分，與圖2中所示模型一致。實(shí)際應(yīng)用中，柵格數(shù)據(jù)的塊狀劃分可根據(jù)應(yīng)用情況進(jìn)行處理。例如，一些空間數(shù)據(jù)庫在對柵格數(shù)據(jù)存儲過程中進(jìn)行了分塊索引，那么檢索到客戶端的柵格數(shù)據(jù)也是自然分塊的。分析處理中，這個(gè)數(shù)據(jù)塊可根據(jù)其大小，映射到一個(gè)Grid單元或一個(gè)Block單元進(jìn)行計(jì)算，避免對柵格數(shù)據(jù)的重新規(guī)劃以及重新分塊。

在一個(gè)Block內(nèi)部，涉及到如何將一塊柵格數(shù)據(jù)分布到不同的Thread中執(zhí)行運(yùn)算的問題。實(shí)際操作中，這一部分的劃分不是按照矩陣的邏輯模型，而是按照條帶的方式，即將一個(gè)數(shù)據(jù)塊中的不同行放到不同的Thread中進(jìn)行處理。同一行數(shù)據(jù)以及相鄰行數(shù)據(jù)在存儲空間連續(xù)，便于地址空間的管理，也便于運(yùn)算結(jié)果的寫回。

2.2 數(shù)據(jù)存儲模型

在CUDA中，與開發(fā)者密切相關(guān)的存儲器類型主要有兩種，即全局存儲（global memory）和共享存儲（shared memory），見圖3。全局存儲是在一個(gè)運(yùn)算設(shè)備上全局共享存儲區(qū)域，一般來講就是顯存的一部分，用戶與CUDA之間的數(shù)據(jù)傳輸可通過這部分存儲區(qū)間完成。圖3中，Host是用戶在CPU中執(zhí)行的代碼。共享內(nèi)存是在一個(gè)Block中共享存儲區(qū)域，其作用可看作是高速緩存，存取速度雖然很快，但大小受限，在目前的硬件水平上一般不超過16 K。在柵格數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度中，盡量將數(shù)據(jù)放到共享存儲區(qū)域進(jìn)行處理，這樣效率會(huì)較高。在CUDA模型中，將數(shù)據(jù)放到共享存儲區(qū)域的過程是一個(gè)需要用戶干預(yù)的過程。用戶在開發(fā)過程中，需要指定全局存儲中的數(shù)據(jù)如何組織到共享存儲中。CUDA的內(nèi)建函數(shù)也提供了一些指令，用于不同線程間共享存儲數(shù)據(jù)的同步。

采用CUDA技術(shù)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算，其效率除了受并行線程數(shù)量影響以外，還受存儲器的訪問效率影響。GPU訪問顯存的效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于CPU訪問內(nèi)存的效率，主要是因?yàn)樗趲捄皖l率上都要高于CPU所在系統(tǒng)的總線。而在CUDA層面，對數(shù)據(jù)的訪問則可以考慮全局和共享存儲兩個(gè)層面。對于單個(gè)線程，在計(jì)算比較復(fù)雜、涉及的數(shù)據(jù)量大時(shí)，可不使用共享存儲單元；而在運(yùn)算簡單、數(shù)據(jù)運(yùn)算局部性比較強(qiáng)時(shí)，可先將一個(gè)Block中的線程需要訪問的數(shù)據(jù)組織到共享存儲單元中，然后再以共享存儲單元的訪問為基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算。

圖3 CUDA的存儲模型

2.3 海量遙感數(shù)據(jù)的分布式調(diào)度

上述存儲及調(diào)度模型是基于單機(jī)任務(wù)的，如果存在海量遙感數(shù)據(jù)，則需要在單機(jī)模式基礎(chǔ)上，建立一個(gè)支持分布式或在單一節(jié)點(diǎn)上存在多處理器的分布式運(yùn)算模型[3,4]。

在一個(gè)基于GPU的運(yùn)算集群環(huán)境下，柵格數(shù)據(jù)處理任務(wù)劃分可參照圖4中的邏輯模型，將柵格數(shù)據(jù)作2維的邏輯任務(wù)劃分。柵格數(shù)據(jù)的塊狀劃分可根據(jù)應(yīng)用情況進(jìn)行處理。例如，一些空間數(shù)據(jù)庫在對柵格數(shù)據(jù)存儲過程中進(jìn)行了分塊索引，那么，檢索到客戶端的柵格數(shù)據(jù)也是自然分塊的。分析處理中，這個(gè)數(shù)據(jù)塊可根據(jù)其大小映射到一個(gè)GPU設(shè)備（即一個(gè)Grid）單元或一個(gè)線程塊（Block）單元中進(jìn)行計(jì)算，從而避免對柵格數(shù)據(jù)的重新規(guī)劃以及重新分塊處理[5]。

圖 4 海量柵格數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境下任務(wù)處理的邏輯模型

圖4中，假設(shè)有4個(gè)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)工作站對數(shù)據(jù)庫中的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。為了避免重新對數(shù)據(jù)進(jìn)行任務(wù)劃分，可令每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)處理一塊數(shù)據(jù)。在獲取到數(shù)據(jù)后，節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)可根據(jù)其自身處理能力對數(shù)據(jù)進(jìn)行再次劃分。例如，運(yùn)算節(jié)點(diǎn)1中包含有運(yùn)算能力不同的兩個(gè)處理單元，則在任務(wù)劃分中，將待處理數(shù)據(jù)按運(yùn)算能力的大小分為兩個(gè)部分。實(shí)際處理中，這種劃分僅僅是一個(gè)偏移地址的處理，處理時(shí)間可以忽略不計(jì)。

3 柵格數(shù)據(jù)運(yùn)算效率的比較

為了客觀評價(jià)CUDA技術(shù)在柵格數(shù)據(jù)加速運(yùn)算過程中的效率，本文分別通過相關(guān)曲面、Sobel算子以及標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算來比較[6-8]。

3.1 相關(guān)曲面的計(jì)算

由于相關(guān)曲面模板大小為可變的，且其寬和高往往較一般卷積算子大，受共享存儲單元大小的限制，不便于放在其中運(yùn)算。因此，這部分的測試是基于全局存儲訪問進(jìn)行的。測試過程中，在不同尺寸的數(shù)據(jù)和匹配模板下分別用CPU和GPU進(jìn)行計(jì)算，并比較二者的效率，見表1。

表1 GPU和CPU環(huán)境下相關(guān)曲面計(jì)算比較

從表中可以看出，在數(shù)據(jù)量比較小的情況下，GPU計(jì)算并無多大的優(yōu)勢。隨著數(shù)據(jù)量的加大，GPU相對于CPU計(jì)算的加速比逐漸變大。可見，在海量柵格數(shù)據(jù)的處理中，GPU通用計(jì)算的優(yōu)勢非常明顯。

3.2 Sobel算子的計(jì)算

這一測試的目的是檢測基于GPU的全局存儲和共享存儲進(jìn)行計(jì)算的差別，因此，Sobel算子的測試并沒有在CPU下進(jìn)行運(yùn)算測試。由于Sobel算子卷積的運(yùn)算量較小，運(yùn)算速度較快，為了使結(jié)果比較客觀，兩種卷積運(yùn)算各循環(huán)運(yùn)算100次，然后求平均值。

在GPU采用Geforce GT 420 M的條件下，計(jì)算Sobel算子全局存儲訪問運(yùn)算的平均時(shí)間為0.000 023 s，共享存儲訪問的平均時(shí)間為0.000 017 s，共享存儲訪問方式下的運(yùn)算效率要高于全局存儲。因此，對于柵格數(shù)據(jù)的相關(guān)算法，應(yīng)盡量尋求在共享存儲訪問模式下運(yùn)算，以充分發(fā)揮GPU的優(yōu)勢。

3.3 標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算

為了反映未進(jìn)行任務(wù)劃分條件下CPU和GPU計(jì)算能力的差異，對一個(gè)數(shù)組進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計(jì)。測試中，分別在CPU單線程、GPU單線程以及GPU多線程條件下進(jìn)行。其中，GPU單線程指的是未對任務(wù)進(jìn)行任何劃分，直接把整塊數(shù)據(jù)放到GPU中運(yùn)算，同一時(shí)刻只有GPU的一個(gè)運(yùn)算單元參與；GPU多線程則是將計(jì)算平均值以外的部分進(jìn)行并行計(jì)算。數(shù)組大小為5 000個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，計(jì)算結(jié)果見表2。

表2 標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算在不同計(jì)算條件下的時(shí)間比較

由此可見，如果不對任務(wù)進(jìn)行劃分，單純靠GPU本身對任務(wù)調(diào)度計(jì)算，其計(jì)算能力甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于CPU。僅對其中一部分的計(jì)算適當(dāng)并行，GPU計(jì)算的效率則有明顯改觀。但是，標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算是一個(gè)基于全局的運(yùn)算，整個(gè)算法在實(shí)現(xiàn)過程中只有部分可實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，因此，類似算法如果要提高效率，還需要在算法上進(jìn)行重構(gòu)，不能僅僅依靠硬件性能。

另外，一次運(yùn)算的數(shù)據(jù)規(guī)模也是影響運(yùn)算效率的因素之一。GPU運(yùn)算不像CPU，首先需要將運(yùn)算數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU存儲器（顯存），并進(jìn)行一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)備，再啟動(dòng)內(nèi)核計(jì)算。這些必要工作同樣消耗運(yùn)行時(shí)間，而且與運(yùn)算規(guī)模無關(guān)。因此，在GPU中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，輸入規(guī)模越大，GPU中可并行的線程就越多，并行運(yùn)算優(yōu)勢就越明顯。圖5是CPU和GPU并行計(jì)算效率的比較，橫坐標(biāo)表示運(yùn)算規(guī)模，縱坐標(biāo)表示時(shí)間消耗，單位為s。可見，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)量在131 072（即217）左右時(shí)，CPU和GPU耗時(shí)相當(dāng)；大于217時(shí)，GPU表現(xiàn)出時(shí)間上的優(yōu)勢。

圖5 不同運(yùn)算規(guī)模下標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算的CPU-GPU效率比較

4 結(jié) 語

本文實(shí)驗(yàn)證實(shí)，在海量柵格數(shù)據(jù)處理中，GPU通用計(jì)算技術(shù)確有優(yōu)勢。因此，適當(dāng)?shù)馗牧棘F(xiàn)有柵格數(shù)據(jù)的算法，使之適應(yīng)于GPU通用運(yùn)算環(huán)境，是提高柵格數(shù)據(jù)運(yùn)算效率的有效途徑。但是，由于GPU架構(gòu)以及開發(fā)形式的特殊性，實(shí)際應(yīng)用中往往很難使程序具有通用性，尤其是在大規(guī)模并行計(jì)算的環(huán)境下，而硬件條件往往比較統(tǒng)一，在允許的情況下可針對特定的GPU硬件進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到效率最大化。

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