基于GPU的频域宽带波束形成并行加速.pdf

简介：
本文探讨了在GPU上实现频域宽带波束形成的并行计算方法，通过优化算法以提高信号处理的速度和效率。 频域宽带波束形成是水声信号处理中的一个典型的大规模计算问题。由于多基元阵列数据量庞大且计算复杂度高，在常规 CPU 平台上难以实现高效处理。为解决这一难题，本段落基于NVIDIA公司的CUDA编程模型在GPU上实现了该算法的并行化。 频域宽带波束形成的主要任务是对信号进行空域滤波以提高信噪比，并估计信号方位。其核心步骤是在各个频率和角度下对各阵元信号进行相移运算，这是计算量最大的部分。因此，为了提升效率，需要对该关键环节实施并行化处理。 GPU作为一种多核协处理器，在大规模数据计算方面表现优异。自NVIDIA推出首款产品以来，它一直保持着快速发展，并且其浮点运算性能已远超传统CPU系统，成为密集型大规模数据计算的理想选择。CUDA是用于开发NVIDIA GPU的编程环境，支持C、C++和Fortran等多种语言。 本段落利用CUDA模型在GPU上实现了频域宽带波束形成算法的并行化处理，并通过实验验证了其性能优势：对于相同的测试数据集，GPU并行处理效率比CPU高出了10倍以上。这表明，在大规模计算场景中，采用GPU并行算法具有显著的优势。 基于CUDA模型实现波束形成的并行化能够大幅提高算法执行速度。我们把复杂的任务分解为多个小的子任务，并分配给不同的线程块进行并发处理；通过合并各个线程的结果来获得最终结果。实验数据表明这种方法在水声信号处理领域中效果显著，证明了CUDA模型在此类问题上的适用性和有效性。 综上所述，本段落的研究表明，在GPU上利用CUDA编程实现频域宽带波束形成算法的并行化是提高计算效率的有效途径，并且通过实验证明该方法具有明显的优势。