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Ltgpos: 基于网格搜索的并行闪电定位算法,具备CUDA并行计算加速功能

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简介:
LTGPOS是一种先进的并行闪电定位算法,采用基于网格搜索的技术,并结合CUDA并行计算能力进行加速。该算法能够高效、精确地识别和定位闪电事件,在气象学与防灾领域具有重要应用价值。 Ltgpos 是一种基于网格搜索的并行闪电定位算法,并具备 CUDA 并行计算加速功能。在安装过程中需要编译 .so 动态链接库并将路径加入到工具配置文件 tools/pathcfg.sh 中,随后可以通过运行以下 Shell 脚本 bash tools/build.sh 来完成编译和构建工作。 为了测试程序的正确性,请使用命令 bash tools/test.sh -i /path/to/input (-o)。在获得计算结果后,可以利用 python test/evaluation.py --no xxx 进行评估,并且通过执行 python test/badcase.py --no xxx 对输入数据进行筛选处理。 此外还可以编译并运行 Java 演示程序,具体步骤为:bash tools/demo.sh 或者 cd demo/# 编译 Java 代码成 Java 类文件 /path/to/javac -encoding UTF-8。

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  • Ltgpos: CUDA
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    LTGPOS是一种先进的并行闪电定位算法,采用基于网格搜索的技术,并结合CUDA并行计算能力进行加速。该算法能够高效、精确地识别和定位闪电事件,在气象学与防灾领域具有重要应用价值。 Ltgpos 是一种基于网格搜索的并行闪电定位算法,并具备 CUDA 并行计算加速功能。在安装过程中需要编译 .so 动态链接库并将路径加入到工具配置文件 tools/pathcfg.sh 中,随后可以通过运行以下 Shell 脚本 bash tools/build.sh 来完成编译和构建工作。 为了测试程序的正确性,请使用命令 bash tools/test.sh -i /path/to/input (-o)。在获得计算结果后,可以利用 python test/evaluation.py --no xxx 进行评估,并且通过执行 python test/badcase.py --no xxx 对输入数据进行筛选处理。 此外还可以编译并运行 Java 演示程序,具体步骤为:bash tools/demo.sh 或者 cd demo/# 编译 Java 代码成 Java 类文件 /path/to/javac -encoding UTF-8。
  • CUDAJacobiGPU改造
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    本研究针对Jacobi迭代算法进行了基于CUDA的GPU并行化改进,显著提升了大规模数据计算中的性能与效率。 Jacobi算法的CUDA改造可以实现GPU并行加速。
  • 高性CUDA.pdf
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    《高性能的CUDA并行计算》探讨了利用NVIDIA CUDA技术进行高效并行处理的方法与应用,旨在提升大规模数据和复杂算法的计算效率。 本书介绍了CUDA编程的核心知识,从运行CUDA样例程序开始,引导读者快速构建自己的代码。书中配备的实践项目有助于加深和巩固对CUDA编程的理解。
  • -SVM_GRID:LIBSVM源码
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    并行网格搜索-SVM_GRID:LIBSVM源码是针对LIBSVM库进行优化的一种并行化网格搜索实现方法,用于加速支持向量机(SVM)参数调优过程。 支持向量机网格搜索使用libsvm。需要GNU Parallel、pv以及bash svm-grid.sh > svm-grid.out后进行sort -g -k1,2命令处理svm-grid.out文件,并通过awk -f group.awk生成rates.dat,最后用gnuplot -c contour.gp rates.dat绘制结果图以获得BESTC和BESTG。还有一个计划是让整个脚本与libsvms的grid.py配置方式相同,但目前尚未实现。
  • HPC.Zip_OpenCV多核_图像处理_OpenMP
    优质
    本项目探索了在高性能计算环境下利用HPC和Zip技术优化OpenCV库中的图像处理任务,并采用OpenMP实现多核处理器上的并行计算,以显著提升图像处理效率。 基于OpenCV和OpenMP的多核处理图像边缘检测算法——Sobel实现。需要先配置OpenCV和OpenMP环境。根据理论依据,利用OpenMP可以实现在多个核心上并行执行边缘检测任务。遵循Sobel原理,每个像素点的梯度计算独立于其他所有像素点的结果,这是进行多核并行处理的基础条件。凭借这一特性,可以在不同的处理器内核之间分配不同区域内的像素点以同时计算其梯度值,从而显著提高Sobel算法在边缘检测中的性能。
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  • CUDA图像分割与实现
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    本研究设计并实现了基于CUDA的高效图像分割并行算法,显著提升了大规模图像处理的速度和效率。 CUDA的图像分割并行算法的设计与实现真的很好。
  • 排序实验中应用
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    本研究探讨了快速排序并行算法在现代并行计算环境下的实现与优化,并分析其在大规模数据处理中的性能表现。 3.1 实验目的与要求 1. 熟悉快速排序的串行算法。 2. 了解并熟悉快速排序的并行算法。 3. 完成快速排序的并行算法实现。 3.2 实验环境及软件 实验可以在单台或联网多台PC机上进行,操作系统为Linux,并使用MPI系统。 3.3 实验内容 1. 快速排序的基本概念和思想。 2. 在单处理机上的快速排序算法应用。 3. 分析并评估快速排序算法的性能表现。 4. 探讨如何将快速排序算法实现并行化。 5. 描述使用2m个处理器完成对n个输入数据进行排序的具体并行算法方案。 6. 讨论在最优情况下,并行算法能够形成一个高度为log(n)的排序树结构。 7. 完成绘制用于指导快速排序并行实现流程图的任务。 8. 实现快速排序的并行版本,包括从设计到编码的所有步骤。
  • Pthreads 排序
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    本研究设计了一种基于Pthreads的并行快速排序算法,通过多线程技术优化了快速排序过程中的递归调用,提高了大规模数据集上的处理效率和速度。 使用 Pthreads 的并行快速排序算法涉及快速排序算法的实现、优化及并行化处理。该过程采用Pthreads进行并行化,并用C语言编写代码。为了提升快速排序算法的表现,我们对主元选择策略以及编译器标志进行了优化调整。同时,通过将程序并行化和引入尾递归技术来进一步提高性能。待排序的数据为一个包含0.0至1.0之间非负双精度值的数组。