【摘 要】
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针对SKA算法参考库ARL中的去卷积算法运行效率低、无法满足海量数据实时处理的问题,提出了CPU和GPU协同工作模式下的并行化Clean算法.该方法将Clean算法中可以并行计算的步骤
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,华东师范大学计算机科学与软件工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间科技合作项目(2016YFE0100600; 2016YFE0100300)
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针对SKA算法参考库ARL中的去卷积算法运行效率低、无法满足海量数据实时处理的问题,提出了CPU和GPU协同工作模式下的并行化Clean算法.该方法将Clean算法中可以并行计算的步骤利用多线程在GPU上并行执行,将无法并行计算的步骤在CPU上串行执行.验证实验结果表明,在数据逐渐增大的过程中,并行化Clean算法比在CPU上的串行处理运行时间显著减少,当图达到4096像素×4096像素时,可以有10倍的提速.这说明并行化Clean算法在处理海量数据时,能够显著提高运算效率.
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