多GPU并行技術在雷達信號處理中的應用

為了縮短雷達信號處理時間，開展了多GPU并行技術在雷達信號處理中的實驗驗證，結果表明，基于多GPU并行處理技術的雷達信號處理時間遠小于基于CPU的處理時間，也明顯小于單GPU的雷達信號處理方案。

【關鍵詞】多GPU 雷達信號 并行計算

隨著信號處理技術和計算機硬件技術的飛速發展，軟件雷達逐漸成為雷達研究發展的重要方向。軟件雷達在信號處理上的實時性一直使其性能的重要指標，也是雷達信號處理的難點之一。將雷達信號劃分為多個信號進行并行處理，再將處理過的信號進行整合，是解決這一問題的有效途徑之一。因此，并行計算技術的發展為雷達信號并行處理提供了條件。本文對多GPU并行計算技術在雷達信號處理中的應用進行了研究分析。

1 雷達信號并行處理架構

雷達信號的并行處理系統由模/數采樣器、中央處理器CPU、多個圖形處理器GPU和顯控終端等組成。模/數采樣器將雷達天線采集的模擬信號轉換成數字信號，中央處理器CPU則負責整個雷達信號并行處理的任務調度、流程控制和數據集成整合，RAM負責對模/數轉化后的未處理數據和經GPU處理后的數據進行緩存，圖形處理器GPU則對劃分的雷達信號原始數據進行處理，I/O總線用戶在RAM和各GPU之間傳遞信息，顯控終端則將處理整合后的信號展示在顯示屏上供用戶使用。

訪存速度是抑制整個并行計算系統的瓶頸，而一般的數據處理系統很難充分發揮存儲器的性能。為了提高系統運行效率，充分利用存儲器效能，本文采用三種措施來提高存儲器的訪問效率：

a）通過GPU的零復制功能將主機端的數據指針直接映射到RAM的地址空間；

b）采用紋理存儲器的只讀方式來讀取數據，通過緩存優化訪問優化存儲器的訪問行為。

2 雷達信號并行計算模型

雷達信號的并行計算能夠提高信號處理的速度，也是實現雷達信號實時處理和識別的前提和核心。本文設計了雷達信號并行計算簡單模型。在該模型中，信號的處理可劃分為任務級并行、數據級并行和線程級并行。通過三種并行計算模式，可將RAM傳來的雷達信號進行快速并行處理和計算，為雷達信號的識別和利用提供寶貴的時間保證。

2.1 任務級并行

主機端CPU首先根據接收到的任務，對任務數據進行分類劃分，并根據計算需求和實時性要求為每個任務分配相應的存儲空間和并行計算GPU數量，從而實現任務級的內部存儲器和GPU調度。在調度過程中，采用輪轉的方式為處于空閑狀態的圖形處理器GPU分配任務，當有任務來臨時，CPU輪詢GPU，如果輪詢到的GPU處于空閑狀態，則將該任務根據劃分的數據流按照順序分配給該圖形處理器。每個任務根據數據計算量的大小和實時性要求，可能分配一個GPU，也可能分配給多個GPU。當輪詢完一遍之后，CPU根據任務需求再從頭開始輪詢，這種方式基本上能保證GPU之間任務分配的均衡性。但是這種分配方式可能導致一個任務多個數據流處理的異步性，因此對內部存儲器的存儲空間和中央控制器異步處理提出更高的要求。

2.2 數據級并行

數據級并行計算就是將每個任務的數據劃分為一個或多個數據流，每個數據流分配給一個圖像處理器進行處理。在雷達信號進行正交相位檢波和脈沖壓縮計算時，為了提高計算效率，將整個脈沖壓縮后的二維數據組劃分為M個小的二維數據組，每個GPU處理一個二維數據組，并進行同一距離單位相鄰周期采樣點的迭代計算。

2.3 線程級并行

線程級并行計算是根據數字信號處理模型和算法，以及GPU的硬件特性，準確的說就是GPU的線程數來對每一個數據流的數據進行映射，使其映射成為更加細粒度的數據流，并對其進行多線程并發計算和處理的過程。線程級并行計算和處理按照“線程網格-線程塊-線程”的三級并行結構來進行，通過數據和線程塊、線程索引地址的對應和映射關系分配相應的數據流，然后進行并行計算和處理。

3 實驗驗證

硬件環境：

多GPU并行雷達信號處理的實驗驗證環境：中央處理器（CPU）采用2×Intel（R）Xeon（R） CPU E5-2620 （6核，2.1GHz），內部存儲器（RAM）采用8×DIMM DDR3L 1600MHz 4GB，硬盤（SSD）采用Intel SSD SATA 6Gb/s， 2.5寸 240GB，圖形處理器（GPU）采用6×Nvidia Tesla K40 （12GB VRAM），操作系統（OS）為CentOS 6.5 64-bit。

本文對多GPU雷達信號并行處理的性能進行了比較測試，相對于工業領域所采用的多核CPU方案，我們的處理時間更低。經測試，不同方案GASP（s）、Single-GPU（s）、Multi-GPU（s）下雷達信號原始信號分解時間分別為4.5s、4.33s、1.1s，信號處理及集成時間分別為28.38s、6.78s、1.57s。

從對比結果看出，各方案雷達信號處理中，多核CPU方案的處理時間最長，而采用專業圖形處理器CPU的Single-GPU方案時間居中，采用多GPU并行處理的Multi-GPU方案處理時間最短，特別是在信號的處理與集成時間上，比GASP方案提高了將近20倍，比Single-GPU方案提高了4倍多。因此，多GPU并行處理技術能大幅提升雷達信號的處理性能，縮短處理時間。

4 結束語

幾年來，并行計算和信號處理技術發展越來越快，并行計算和處理技術的應用也越來越廣泛，已逐步滲透到我們生產生活的方方面面。論文提出了多GPU雷達信號并行處理架構，建立了三級并行處理模型，并對多GPU技術在雷達信號處理中的應用效果進行了實驗驗證，實驗結果表明多GPU并行處理技術能更快的對雷達信號進行處理，大大提高了雷達信號處理的實時性。

參考文獻

[1]苗玉杰.軟件雷達信號處理的多GPU并行技術分析[J].中國科技投資，2013（20）.

[2]秦華，周沫，察豪，左煒.軟件雷達信號處理的多GPU并行技術[J].西安電子科技大學學報，2013（03）.

作者簡介

欒厚斌（1978-），男，黑龍江省延壽縣人。碩士學位。工程師。主要研究方向為艦船通信系統。

作者單位

1.海軍駐大連四二六廠軍事代表室 遼寧省大連市 116005

2.中國船舶重工集團公司第七〇一研究所 湖北省武漢市 430000