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波动方程叠前深度偏移适用于强横向变速介质,是一种高精度成像方法,但其巨大的计算量阻碍了该技术的应用。Xeon Phi是一种全新的高性能计算设备,为波动方程叠前深度偏移方法的推广应用提供了新的技术支持。以裂步傅里叶算子为例,介绍了面向Xeon Phi平台的偏移算法移植和优化方法,即采用offload模式将计算核函数加载到Xeon Phi设备上,在Xeon Phi协处理器上采用多线程方式,并且调整程序结构,充分利用SIMD矢量引擎提高向量化处理效率。扩展负载动态均衡的并行框架,形成了一套适用于大规模异构系统、基于Xeon Phi平台的波动方程叠前深度偏移软件。实际数据测试表明Xeon Phi平台可以极大地提高地震偏移处理效率,具有良好的可扩展性。 相似文献
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3D梯度向量流场(3D GVF field)广泛应用于多种3D图像分析算法中,其计算需要多次迭代,计算量大,如何提高其计算速度具有重要的研究意义。面向Intel Xeon Phi众核集成架构,首次进行了3D GVF场计算的加速优化。首先,挖掘3D图像像素点间存在的天然并行性,发挥众核架构优势,尝试线程级并行(多核)和数据级并行(SIMD)。其次,3D GVF场的计算过程是一种典型的3D 7点模板运算,结合Xeon Phi架构的L2 缓存规格,提出一种高效的数据分块策略,充分挖掘数据的时/空局部性,有效缓解模板计算引起的缓存缺失,提升了计算性能。实验结果表明,引入模板优化技术能显著提升3D GVF场的计算速度,在图像维度为5123时,所提方法在57核Xeon Phi平台上的性能相比在2.6GHz 8核16线程的Intel Xeon E5 2670 CPU上的性能,加速比可达2.77。 相似文献
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动态模糊数据的扩展模型研究 总被引:4,自引:0,他引:4
李凡长 《小型微型计算机系统》2002,23(8):960-964
数据模型是建立系统的核心,在我们的对象中,具有动态模糊性的数据是普遍存在的,文献[1]对一般的动态模糊数据模型作了初步研究,基于此,本文作更深入的研究,给出了动态模糊数据的测度理论,动态糊数据的扩展模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据。 相似文献
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远程镜像核心数据对于依赖于数字信息的企事业单位越来越重要。平衡数据可用性、存取性能以及构建和维护成本是设计远程镜像系统必须仔细考虑的。本文首先归纳了远程 镜像系统的设计目标及其相关的衡量指标,并讨论了远程镜像系统的设计思想,然后对实现方法从不同的角度进行了分类,讨论了相关的实现策略、方法和原则,最后讨论了
了国内外的研究和开发现状。 相似文献
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目前,已经有许多基于速率的流量控制方法,这些方法中大多都能提高连接的公平分配带宽以及利用率。本文在ERICA算法的基础之上提出了一种新的计算虚连接数量的计算方法。该方法的改进方法能够更加快速、准确地计算出处于活动状态的源端数,并将未用带宽在ATM网络ABR连接之间公平且准确地进行分配。 相似文献
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针对现有挖掘算法不能快速地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联的双向挖掘算法,其适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则;该算法用二进制数表示空间拓扑元,并用其位运算,按自顶向下和自底向上两种方式计算产生候选频繁项,实现双向搜索空间拓扑关联规则;算法在计算支持数时还用数字式空间事务的特性减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速更有效。 相似文献