【摘要】：我國的環(huán)保部門對(duì)空氣進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)需要實(shí)時(shí)的、廣范圍的大氣監(jiān)測資料,但是現(xiàn)有的針對(duì)科學(xué)研究的大氣遙感反演方法在相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)有待進(jìn)一步的研究。氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)是大氣污染程度的一個(gè)指標(biāo),加快AOD的快速反演,能夠?qū)崟r(shí)有效的掌握大氣時(shí)空分布信息,這對(duì)研究我國大部分地區(qū)多次受霧霾侵?jǐn)_具有重要意義。目前我國已經(jīng)發(fā)射高分系列衛(wèi)星中的高分二號(hào)衛(wèi)星的空間分辨率高達(dá)亞米級(jí),也對(duì)遙感反演算法的計(jì)算能力提出了更高的要求。本文針對(duì)中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所主持研發(fā)的衛(wèi)星對(duì)地覆蓋仿真系統(tǒng)中的AOD遙感反演過程中所用到的遙感反演參數(shù)構(gòu)建為研究重點(diǎn),目標(biāo)是解決反演參數(shù)形成時(shí)間過長的問題。針對(duì)這一問題,本文提出了一種在異構(gòu)GPU集群環(huán)境下,適合遙感反演參數(shù)快速構(gòu)建的任務(wù)調(diào)度策略和調(diào)度算法,任務(wù)調(diào)度策略包括對(duì)遙感反演參數(shù)快速構(gòu)建的任務(wù)調(diào)度模型設(shè)計(jì)和任務(wù)調(diào)度器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。任務(wù)調(diào)度算法包括任務(wù)的動(dòng)態(tài)分解算法與動(dòng)態(tài)分配算法。AOD的遙感反演參數(shù)的構(gòu)建需要大量的輸入?yún)?shù),將這些大量的輸入?yún)?shù)進(jìn)行計(jì)算,最后生成所需要的AOD遙感反演參數(shù),這一生成過程需要耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間。本文提出的調(diào)度策略和調(diào)度算法能夠?qū)⒋罅康妮斎雲(yún)?shù)進(jìn)行合理的分組,分解成不同的可獨(dú)立執(zhí)行的參數(shù)組合,然后將這些參數(shù)組合分配到不同的節(jié)點(diǎn)機(jī)上進(jìn)行計(jì)算,生成AOD的遙感反演參數(shù)。本文通過在異構(gòu)GPU集群環(huán)境下對(duì)該調(diào)度策略和調(diào)度算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了該調(diào)度策略和調(diào)度算法的可行性。本文的主要研究內(nèi)容有:(1)研究了AOD遙感反演在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,遙感反演參數(shù)的構(gòu)建原理,異構(gòu)GPU集群體系結(jié)構(gòu);(2)提出了AOD遙感反演參數(shù)的構(gòu)建任務(wù)的調(diào)度策略。該策略包括遙感反演參數(shù)的構(gòu)建任務(wù)的調(diào)度模型設(shè)計(jì)和任務(wù)調(diào)度器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì);(3)提出了AOD遙感反演參數(shù)的構(gòu)建任務(wù)的調(diào)度算法。該算法是依據(jù)上述提出的任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行設(shè)計(jì),包括任務(wù)的動(dòng)態(tài)分解算法與動(dòng)態(tài)分配算法;(4)對(duì)本文提出的調(diào)度策略和調(diào)度算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,從而說明了該策略和算法的可行性。本文提出的調(diào)度策略和調(diào)度算法為遙感反演參數(shù)的快速構(gòu)建提供了更加穩(wěn)定的構(gòu)建環(huán)境,保障了遙感反演參數(shù)的構(gòu)建結(jié)果的準(zhǔn)確性,并能有效縮短遙感反演參數(shù)的構(gòu)建時(shí)間。快速、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)AOD的遙感反演參數(shù)的構(gòu)建,以滿足相關(guān)部門對(duì)大氣環(huán)境污染實(shí)時(shí)監(jiān)測的需要,為日后的快速遙感反演的研究和實(shí)踐提供了一定的方法和理論基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：X51;X87
【圖文】：

的集群是由多個(gè)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)組合而成，這些獨(dú)立計(jì)算節(jié)點(diǎn)絡(luò)連接，或者通過局域網(wǎng)互相連接在一起，相連在一起的計(jì)算節(jié)的計(jì)算工作[41]。看來集群是一個(gè)具有集中性和簡單性的計(jì)算資源，傳統(tǒng)的集群圖 2-1 展示了傳統(tǒng)集群的基本硬件結(jié)構(gòu)。該架構(gòu)為無共享結(jié)構(gòu)，不同電腦之間通過交換機(jī)進(jìn)行連接。CPU CacheCPU Cache

對(duì)于執(zhí)行并行運(yùn)算程序效率的效果也達(dá)不到基本的期望[42-44]。提高集算性能的一個(gè)重要方式就是并行計(jì)算，高性能 CPU 在進(jìn)行并行運(yùn)算時(shí)，對(duì)于時(shí)鐘加速后產(chǎn)生的熱量問題不能有效解決。決定了顯卡性能的核心部件就是圖形處理器 GPU（Graphics Process Unit），流水在圖形處理的過程中經(jīng)常采用的一種處理方式，因此圖形處理器其硬件結(jié)構(gòu)組成包按照一定順序工作的部件，各個(gè)部件之間的工作是以流水線的方式來進(jìn)行的[45-47]， 2-2 描述了典型的傳統(tǒng) GPU 硬件結(jié)構(gòu)。

CM/IEEE Super Computing Conference）上排名前 500 的超級(jí)計(jì)算機(jī)，在排名超級(jí)計(jì)算機(jī)中，有 3 個(gè)均使用了異構(gòu)加速器[48]。不僅僅是超級(jí)計(jì)算機(jī)使用了異，伴隨著 GPU 的誕生，GPU 集群成為了高性能集群計(jì)算領(lǐng)域內(nèi)的一大亮點(diǎn)。目內(nèi)外部署 GPU 集群的部門有很多，例如擁有 160 個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的 GPU 集群“D在國家實(shí)驗(yàn)室（Los Alamos National Laboratory，LANL），擁有 16 個(gè)計(jì)算節(jié) 集群“QP”部署在美國的國家超級(jí)計(jì)算應(yīng)用中心（National Center for Supercomplications，NCSA）[49]。多個(gè)相互連接的單機(jī)組成了分布式處理系統(tǒng) GPU 集群，在單機(jī)中安裝 GPU，點(diǎn)的內(nèi)部呈現(xiàn)出兩種異構(gòu)計(jì)算資源 CPU 與 GPU，在個(gè)節(jié)點(diǎn)之間通過協(xié)同工作個(gè)簡單完整的計(jì)算資源。CPU 的角色是執(zhí)行應(yīng)用程序的串行部分，在單程序多PMD）方面，GPU 提供了數(shù)據(jù)級(jí)的并行計(jì)算能力，為了得到較高的程序執(zhí)行的遵從數(shù)據(jù)級(jí)并行思想，GPU 將應(yīng)用程序進(jìn)行了重新的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[50-52]。目前，的主流 GPU 集群結(jié)構(gòu)圖如圖 2-3 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2764861