[发明专利]基于CPU/GPU协同处理的遥感数据快速入库方法在审

专利信息
申请号: 201710330476.5 申请日: 2017-05-11
公开(公告)号: CN107170017A 公开(公告)日: 2017-09-15
发明(设计)人: 黄杰;朱丰炜;万健;贾刚勇;司华友 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06T9/00 分类号: G06T9/00;G06F17/30;G06T1/20
代理公司: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 代理人: 杜军
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开一种基于CPU/GPU协同处理的遥感数据快速入库方法。首先调用CPU对影像进行入库预处理;其次调用GPU构建影像金字塔;最后调用GPU和CPU协同对影像金字塔数据进行压缩。本发明为包含主机端和客户端的多机系统,使得构建影像金字塔和数据压缩能够并行工作,从而提高了遥感影像数据入库的速度。
搜索关键词: 基于 cpu gpu 协同 处理 遥感 数据 快速 入库 方法
【主权项】:
基于CPU/GPU协同处理的遥感数据快速入库方法,其特征在于采用配置有主机端和设备端的多机系统,主机端和设备端均需配置有多核中央处理器CPU和图形处理器GPU;在该系统中,主机端和设备端以一个CPU核为控制核,其他CPU核为计算核,其中控制核主要负责主机端和设备端之间的数据传输、CPU和GPU之间的数据传输、核函数执行参数配置、核函数启动等工作。而计算核主要参与数据入库中计算密集的部分。设备端的计算核主要是用来处理遥感影像入库中的影像金字塔构建(主要包括分配内存、拷贝数据)和影像预处理步骤。主机端的计算核则用来参与影像数据压缩步骤(主要包括影像压缩预处理、tier‑1算法、tier‑2算法)。图形处理器GPU主要负责程序中并行计算密集的部分。其中设备端的GPU负责对影像数据进行重采样(影像金字塔构建核心部分),主机端的GPU参与影像数据压缩步骤(主要包括小波变换、tier‑1算法)。具体采用以下步骤方法:步骤a)主机端和设备端分别调用各自CPU的控制核分配内存缓存空间;步骤b)设备端接收待入库的遥感影像数据,并把数据部分或者全部存放在预先分配好的内存中;步骤c)设备端调用CPU的计算核对待入库的影像进行预处理;步骤d)设备端调用GPU构建影像金字塔;步骤e)设备端调用CPU的控制核把构建完成的影像金字塔数据从设备端发送到主机端;步骤f)主机端协同调用GPU和CPU的计算核对影像金字塔数据进行压缩;步骤g)主机端调用CPU的控制核将压缩后的影像数据存储入库。
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