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简谈数据基于C/G架构的大规模地学三维场景渲染策略本科毕业论文答辩

摘要:三维可视化是地学探讨的重要手段,三维仿真为三维可视化提供了更加真实的用户体验感,但如何有效地使用和管理海量数据是大规模场景三维仿真所必须面临的基础不足。随着信息技术的高速进展,高性能CPU及多类型GPU的迅猛进展为三维实时仿真的进展提供了强有力的硬件支持。综合使用CPU的数据管理优势和GPU的数据渲染优势,将对三维仿真的效率提高起到非常重要的意义。本论文针对目前国内外三维实时仿真探讨中对计算机性能要求很高的近况,深入探讨如何通过对计算机内部的CPU与GPU进行有效管理以而降低对计算机性能的要求。同时,综合考虑目前GPU类型多样化的特征,以运用普遍性角度出发,探讨并提出了一种具备普适作用的架构系统。该系统明确了CPU和GPU的功能,分离了CPU与GPU之间的密切相关性,使CPU与GPU的功能具体化、明确化。本论文取得的主要创新点包括:(1)提出了一种基于C/G(CPU/GPU)异步异构并行系统的三维仿真办法。该办法充分考虑到传统办法对管理CPU/GPU的使用率缺乏有效手段,同步异构并行系统很难有效地完成多类型GPU与CPU的协调工作的瓶颈不足,通过创建数据中心,监控管理CPU与GPU的利用,分离CPU与GPU,降低它们之间耦合程度,对多类型GPU与CPU的协调工作提供了有效的解决案例。(2)提出了一种基于蚁群存活算法的三维特效渲染优化算法(ACAUS,Antcolony algorithm under the survival,蚁群存活算法)。该办法通过大量产生地蚁群向数据中心反馈存活区域内存消耗状况及效率,并通报GPU蚂蚁的死亡,提升了GPU的存储器的利用率,通过对蚂蚁创建信号量,GPU利用轮询机制查询其灭亡,增多了蚂蚁的独立性,降低了体系对它的监控消耗,进一步提高了GPU的使用率。(3)提出了一种优化大规模场景三维渲染效率的单向通信机制。该办法通过数据中心中的消息管理模块来管理和制约CPU与GPU的工作,消除了传统模式CPU与GPU之间的相互等待,降低了CPU与GPU之间的通信量,彻底转变了传统的CPU-GPU的全双工通信模式,优化了CPU-GPU的通信机制。基于从上创新性的探讨,本论文取得的主要成果包括:(1)针对于大规模地学三维场景的特征,优化了GPU的内存数据管理。(2)针对于大规模三维场景,分析出了影响效率的数据主要有从下三种类型的数据:存活时间长、数据量大、利用频率较低(LBLD);存活时间长、数据量较大、利用频率高(LCHD);存活时间短、数据量极大、利用频率高(SSHD)。以三种数据的自身特征出发,详细讨论和探讨了三种数据在渲染中的处理模式,并探讨了GPU的各种存储器特征,制定了相应的解决办法,为大规模三维场景仿真中这三类数据的处理提供了解决案例,为三维仿真提供了论述指导和实践依据。(3)根据SSHD数据的自身特征,提出了对数据管理的优化办法。分析SSHD数据的特征,将蚁群算法引入对SSHD数据的管理中,提出了适合存活与灭亡管理的蚁群存活算法,提升了对海量数据管理的有效性,提升了内存的利用效率。(4)改善了传统的CPU与GPU的数据通信模式。分析了传统通信模式的工作方式,讨论了传统工作模式中影响效率的瓶颈,以双方通信阻塞及通信信息量大两个方面入手,提出如何有效克服双方不能有效使用而产生的通信瓶颈,将传统的双向通信改变成单向通信模式。(5)初步建立了基于C/G(CPU-GPU)架构异步并行系统。以大规模三维场景仿真的需求角度,分析了目前异构并行系统的问题,探讨了C/G的技术架构、功能架构,初步探讨和建立的C/G系统架构,对C/G架构中所涉及到的任务如何进行分配管理、任务的优先级评价、GPU存储器的分配管理、CPU-GPU利用状况动态监测、CPU-GPU与数据中心通信、数据中协调管理等内容进行的详细探讨。(6)对C/G系统进行详细的分析评价。针对实际的三维地震资料,分别以帧率、软件的加快比、内存层次的并行化程度、计算的密集度等方面临C/G系统进行了详细分析和评价。本论文最后将相关论述用于地震数据体的三维显示,有效地提升了显示速度,为地震资料的高效率解释铺平了道路。 关键词:C/G系统架构论文 蚁群存活算法论文 三维仿真论文 地震三维显示论文
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    摘要4-6

    Abstract6-11

    第1章 绪论11-19

    1.1 探讨背景及作用11-12

    1.1.1 探讨背景11-12

    1.1.2 探讨作用12

    1.2 国内外探讨近况12-14

    1.3 主要探讨内容14-16

    1.4 技术路线16

    1.5 主要贡献与创新点16-18

    1.6 论文内容组织18-19

    第2章 GPU 数据管理优化19-47

    2.1 GPU 的进展及特征概述19-23

    2.1.1 GPU 的进展19-21

    2.1.2 GPU 的进展前景21

    2.1.3 GPU 的架构21-23

    2.2 OPENCL 概述23-28

    2.2.1 OPENCL 概述23

    2.2.2 OPENCL 框架组成23-26

    2.2.3 OPENCL 编程26-27

    2.2.4 OPENCL 编程环境配置27-28

    2.3 GPU 存储器特征28-35

    2.3.1 CPU 存储器访问方式28-33

    2.3.2 GPU 存储器分类33-35

    2.4 GPU 数据管理的优化35-38

    2.4.1 GPU 优化原则35-38

    2.4.2 GPU 优化对策38

    2.5 GPU 优化算法实现38-42

    2.6 实验评测及分析42-47

    第3章 GPU 与 CPU 通信47-55

    3.1 传统的 CPU 与 GPU 通信模式47-49

    3.2 传统通信模式中影响效率的因素49

    3.3 解决案例49-51

    3.3.1 可行性案例49-50

    3.3.2 算法描述50-51

    3.4 实验结果及分析51-55

    第4章 三维渲染体系中的 C/G 系统结构55-72

    4.1 GPU 与 CPU 的联系55-61

    4.1.1 CPU 的优势与问题55-58

    4.1.2 GPU 的优势与问题58-61

    4.2 传统系统架构61-63

    4.3 C/G 异步异构并行系统63-64

    4.3.1 C/G 异步并行系统特征和优势63-64

    4.3.2 C/G 异步并行系统的优点64

    4.4 C/G 系统技术构架64-65

    4.4.1 海量数据管理技术64-65

    4.4.2 CPU-GPU 单向通信技术65

    4.4.3 CPU-GPU 异步体系架构65

    4.5 C/G 系统构架65-72

    4.5.1 总体架构65-66

    4.5.2 数据中心66-67

    4.5.3 主要算法描述67-72

    第5章 C/G 异构系统性能评价72-85

    5.1 评价参数选择72-78

    5.1.1 加快比评价72-75

    5.1.2 可扩展性分析75-77

    5.1.3 内存层次的并行化程度77-78

    5.2 结果评价78-85

    5.2.1 测试环境78

    5.2.2 地震数据的三维显示78-85

    结论85-87

    致谢87-89

    参考文献89-95

    攻读学位期间取得学术成果95

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