并行卫星云导风算法研究

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1、分类号：TP31单位代码：10183研究生学号：2013532050密级：公开吉林大学硕士学位论文并行卫星云导风算法研究TheResearchonParallelAlgorithmofSatelliteCloudMotionWinds作者姓名：王昌帅专业：计算机软件与理论研究方向：高性能计算指导教师：董韫美教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年5月并行卫星云导风算法研究TheResearchonParallelAlgorithmofSatelliteCloudMotionWinds作者姓名：王昌帅专业名称：

2、计算机软件与理论指导教师：董韫美教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月25日摘要摘要并行卫星云导风算法研究在科技高度发达的今天，超级计算机设计和制造能力是一个国家科技和国力水平的重要指标，同时也是社会进步、科技进步的体现，其中并行计算技术是高性能计算领域的基石。随着信息技术的发展，数据呈现出前所未有的增长速度，面对浩瀚的数据海洋，如何利用这些数据服务人类已经成为政府和科学家们的共识。而并行计算以其强大的计算能力，为处理这些海量的信息化数据提供了有力的技术支撑。并行计算技术目前已经在多个领域起到了不可替代的

3、作用，如气象预报、生物科学计算、计算机仿真、航空航天等。随着气象卫星所载设备的不断技术升级和更新换代，从卫星下发到地球上的遥感资料越来越丰富，但挑战随之而来，如何快速处理数据产出高密度、高精度、高实时性的遥感产品是目前亟待解决的问题。本文针对气象领域中一种重要的卫星遥感反演产品——云导风，分别基于OpenMP多核并行、GPU众核并行和MPI集群并行提出了三种云导风反演的并行加速方法。本文通过分析云导风反演串行算法，我们使用分治法的思想将卫星云图中大量风矢的反演任务按一定策略分配给各计算单元，各计算单元并行执行分配

4、的任务，即对风矢反演分而治之，从而降低反演时间。在基于MPI集群并行加速的方案中提出一种基于性能预判的算法，以利MPI集群负载均衡。通过对使用这三种技术框架的并行方案进行实验数据对比分析，使用这三种并行技术的对云导风反演算法都起到了加速作用，基于OpenMP、GPU和MPI的并行算法的加速比达到了4.96、112和14.96，其中GPU加速效果最为可观。此外，本文还提出了一种云导风反演的效率优化算法，在反演风矢精度损失极小的情况下，优化后的算法执行时间的加速比最高可达13以上。关键词：云导风，风矢，反演，并行计算

5、，GPU，MPI，OpenMP，加速比IAbstractAbstractTheResearchonParallelAlgorithmofSatelliteCloudMotionWindsToday,withhighlydevelopedscienceandtechnology,thedesigningandmanufacturingcapacityofsupercomputersisanimportantindicatorofthescienceandtechnologylevelofanationandnati

6、onallevel,alsoitisthemanifestationofsocialprogress,scientificandtechnologicalprogress.Theparallelcomputingtechnologyisthecornerstoneofthefieldofhighperformancecomputing.Withthedevelopmentofinformationtechnology,theinformationdataincreasemoreandmorequickly.Fac

7、ingthevastseaofdata,howtousethesedatatoservehumanhasbecomeanidentityofgovernmentandscientists.Withthepowerfulcomputingcapacity,parallelcomputingprovidesstrongtechnicalsupportforthesevastamountsofinformationanddataprocessing.Atpresent,theparallelcomputingtechn

8、ologyinvariousfieldshasplayedanirreplaceablerole,suchasweatherforecasting,biologicalsciencecomputing,computersimulation,aerospaceetc..Withthecontinuoustechnologicalupgradingofmeteorologic