CPU+GPU單機異構環境下遙感數據并行處理技術研究

【摘 要】由于傳感器在進行數據采集與整理的過程中需要對大量的數據信息進行快速的檢測與運算，本文針對GPU的通用運算技術應用在這種情況下的相關問題進行探討。并形成CPU+GPU單機異構環境下的不同遙感數據并行處理算法，本文具體針對兩點情況進行了分析：首先，對CUDA技術進行遙感圖像處理進行分析。其次，研究GPU通過SIFT的特征匹配下的環境分析。

【關鍵詞】CPU+GPU；單機異構；遙感數據技術

隨著當前社會科技的快速發展與進步，遙感技術發展逐漸朝向多平臺、多軌道方面發展。在這個過程中，通過遙感技術獲得的數據信息量呈現一種幾何倍數的增長。另一方面，某些遙感數據在特定的專業領域對處理效率和精度的要求卻越來越高。除此之外，還應當對快速發展起來的計算機技術進行充分的利用，只有這樣才能真正的促進相關數據信息處理的速度實現質的提升。

1 CPU+GPU異構并行計算

CPU作為一項信息處理技術其發展的時間段相對較早，尤其在于GPU之間進行比較的過程中，GPU在通用計算機領域的發展時間不能與CPU之間相提并論。相對于CPU在通用計算機領域中的壟斷地位優勢，GPU在新的歷史時期發展過程中具有幾個方面的優勢是使得其能夠在發展中不被淘汰且繼續不斷更新的原因。

（1）GPU的內存裝帶寬能力更強。如NVIDIA的G型號的顯卡就具有更加強大的內存帶寬，目前，該類型的GTX580的內存帶寬具有超過180GB/s。CPU的內存帶寬則還不能達到這種水平。

（2）相對于CPU，GPU具備更多的執行單元。CPU的頻率通常情況下回特別高，但是能夠表現出來的執行單元數量卻相對較少。GPU不同于這種情況，GeForce 8800GTX的顯卡就具備128個執行單元。

（3）GPU具有相對更加低廉的價格。與CPU目前的價格之間進行比較，我們不難發現，GPU的價格更加低廉。目前市場上同樣價格的顯卡中，GTX460的顯卡包括了1GB內存與2.99GHZ的四核心CPU價格相仿。

當然，在進行比較的過程中GPU同樣也存在一定的缺陷：如其GPU的執行單元數量多則往往會造成一些簡單的工作應用不到這種功能。另外，低端的GPU往往不能支持IEEE754的規格。除此之外，GPU同樣也不具有進行分支預測的復雜功能使用等。

2 基于CPU+GPU的面陣遙感影像處理

在進行遙感技術的使用過程中，經常性的會需要對影像等內容采取幾何方法處理。如通過運用多種類型的傳感裝置對成像幾何圖形進行影像的模擬以及核線影像的生成等。通過進行實際過程中的校對能對影像進行逐像素的操作。這種操作方式對傳統的串行算法具有一定程度的影像，使原本的執行時間不會呈現一種線性增長方式增長。另外，會使得GPU在進行大量的信息數據的處理過程中盡可能的不會消耗過多的時間。基于上述的情況，本文也對相關技術進行了一些改進，通過對CUDA的并行技術的探討，探析將大量的重復工作對GPU的單元進行執行處理的可行性問題。

通過對計算資源的滿負荷利用能夠最大限度的縮減影像校正處理運行速度，并在此基礎上形成幾何處理。其在進行具體的處理工作過程中的主要內容主要是對雙二維圖像進行影像關系的幾何關系應用。首先，應當對某個像元進行假設，認定該像元在一個原始影像坐標系中，即p （ x ， y ），在經過遙感技術影像幾何處理之后的影像元的坐標系坐標為p ’（ u ， v ），且兩個之間存在一種映射關系式：（1）式中采用的是間接法公式，這種公式在進行幾何處理之后，其像元點坐標會從p’（ u ， v ）開始，進行反向像點坐標的求證，也即對p （ x ， y ）進行原始像上的坐標進行求值，P的灰度值也會賦給p’。（2）式是直接法公式，即根據原始像點坐標 p （ x ， y ）出發，解求其在幾何處理后影像上的像點坐標 p ’（ u ， v ），并將 p 的灰度值賦給 p’。

本文根據核線影像生成和已知畸變差參數情況下生成畸變差校正影像的原理，分析提出兩種方法在 CPU+GPU 異構環境下的加速策略，研究并論證 GPU 并行技術應用于遙感

影像幾何處理直接解法和間接解法的可行性。

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[責任編輯：張濤]