虛擬現(xiàn)實(shí)仿真平臺(tái)異構(gòu)并行計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、面向單核處理器的傳統(tǒng)單線程算法難以滿(mǎn)足海量數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性需求,也無(wú)法充分發(fā)揮多核處理器的計(jì)算潛力,并行計(jì)算技術(shù)成為計(jì)算機(jī)性能優(yōu)化的前沿技術(shù)。特別在多媒體、三維圖形這些具有高實(shí)時(shí)性需求的領(lǐng)域,快速處理海量數(shù)據(jù)的需求尤為迫切。本文研究對(duì)象是虛擬現(xiàn)實(shí)地理信息系統(tǒng)一體化仿真平臺(tái)VRGIS,它是一套集虛擬現(xiàn)實(shí)及地理信息系統(tǒng)為一體的軟件平臺(tái),該軟件具備城域級(jí)別三維模型數(shù)據(jù)以及三維地形數(shù)據(jù)的承載能力,還支持多種復(fù)雜自然現(xiàn)象模擬以及三維可視化特效,并

2、且具備較高的畫(huà)面逼真度和交互實(shí)時(shí)性。本文旨在研究各種并行計(jì)算技術(shù),以解決VRGIS在三維仿真過(guò)程中以骨骼動(dòng)畫(huà)和粒子系統(tǒng)為代表的各種性能瓶頸問(wèn)題。
　　主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1.建立多技術(shù)方案交叉互評(píng)的并行計(jì)算性能評(píng)價(jià)模型
　　本文在阿姆達(dá)爾定律的理論基礎(chǔ)上,引入并行計(jì)算多技術(shù)方案交叉互評(píng)機(jī)制,完善并行計(jì)算性能評(píng)價(jià)模型。本文研究的五套并行計(jì)算技術(shù)方案中,最新的是OpenCL(Open Computing Languag

3、e,開(kāi)放計(jì)算語(yǔ)言),可以同時(shí)用于中央處理器CPU和圖形處理器GPU。此外CPU和GPU有各自專(zhuān)用的并行計(jì)算技術(shù),其中:OpenMP(Open Multi-Processing,開(kāi)放多線程處理)和 SSE(Streaming SIMD Extensions,流式單指令多數(shù)據(jù)擴(kuò)展指令集)專(zhuān)門(mén)面向 CPU;GLSL(OpenGL Shading Language, OpenGL著色語(yǔ)言)和 CUDA(Compute Unified Devic

4、e Architecture,統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu))專(zhuān)門(mén)面向GPU。
　　2.為骨骼動(dòng)畫(huà)矩陣調(diào)色板算法設(shè)計(jì)多個(gè)并行計(jì)算方案
　　實(shí)現(xiàn)并改進(jìn)了已有的包括 SSE和 GLSL在內(nèi)的骨骼動(dòng)畫(huà)并行計(jì)算方案,結(jié)合包括CUDA、OpenC L在內(nèi)的新興并行計(jì)算技術(shù)針對(duì)骨骼動(dòng)畫(huà)提出了新的并行計(jì)算方案,對(duì)比分析各種并行計(jì)算技術(shù)。在設(shè)計(jì)了多套并行方案的基礎(chǔ)上,為骨骼動(dòng)畫(huà)多個(gè)并行計(jì)算方案設(shè)計(jì)自適應(yīng)抉擇策略,支持在不同性能配置的并行硬件上,自動(dòng)選中最優(yōu)方

5、案。
　　3.為柏林噪聲風(fēng)場(chǎng)擾動(dòng)噴泉粒子系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于OpenCL的并行計(jì)算方案
　　為了提升噴泉粒子系統(tǒng)仿真效果的逼真度,引入柏林噪聲隨機(jī)因子模擬風(fēng)場(chǎng)擾動(dòng)效果,動(dòng)態(tài)模擬過(guò)程所需復(fù)雜運(yùn)算極大影響仿真實(shí)時(shí)性,本文采用基于OpenCL的并行計(jì)算技術(shù),同時(shí)面向CPU和GPU提出了粒子系統(tǒng)性能改進(jìn)方案。
　　4.構(gòu)建多個(gè)并行計(jì)算任務(wù)與多個(gè)并行計(jì)算設(shè)備之間的映射原則
　　當(dāng)多個(gè)模塊同時(shí)進(jìn)行并行計(jì)算時(shí),為了充分挖掘CPU和GP

6、U等多個(gè)設(shè)備的異構(gòu)并行計(jì)算能力,在前文隔離拆分并獨(dú)立解決VRGIS內(nèi)部包括骨骼動(dòng)畫(huà)和粒子系統(tǒng)兩大瓶頸問(wèn)題的基礎(chǔ)上,將兩個(gè)模塊重新合并在一起作為多任務(wù)系統(tǒng),研究虛擬現(xiàn)實(shí)仿真平臺(tái)多個(gè)并行計(jì)算任務(wù)與多個(gè)并行計(jì)算設(shè)備之間的映射原則和執(zhí)行方案。
　　本文創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:
　　1.提出基于Ope nCL面向CPU和GPU異構(gòu)體系的骨骼動(dòng)畫(huà)矩陣調(diào)色板算法。功能創(chuàng)新:提升面向GPU骨骼動(dòng)畫(huà)矩陣調(diào)色板算法的可移植性,原先基于CU

7、DA的算法依賴(lài)特定的GPU,基于OpenCL面向GPU的矩陣調(diào)色板算法普遍適用于各種GPU。性能創(chuàng)新:面向CPU的OpenCL算法,以CPU串行算法和基于SSE疊加OpenMP的傳統(tǒng)并行算法作為性能參考基準(zhǔn),加速比分別是3.9和1.5。
　　2.設(shè)計(jì)骨骼動(dòng)畫(huà)多并行方案的自動(dòng)調(diào)優(yōu)算法。功能創(chuàng)新:本文為骨骼動(dòng)畫(huà)矩陣調(diào)色板算法設(shè)計(jì)了5套并行優(yōu)化方案,并設(shè)計(jì)自動(dòng)選擇最優(yōu)方案的算法。包括最新的是OpenCL,可以同時(shí)用于中央處理器CPU和圖

8、形處理器 GPU。此外還為CPU和GPU設(shè)計(jì)了專(zhuān)用的并行方案,其中:OpenMP和SS專(zhuān)門(mén)面向CPU;GLS L和CUDA專(zhuān)門(mén)面向 GPU。性能創(chuàng)新:在所有不同CPU和GPU配置上,自動(dòng)尋找可行的而且性能最優(yōu)的方案。
　　3.提出多粒度任務(wù)與異構(gòu)并行設(shè)備之間的動(dòng)態(tài)映射和負(fù)載均衡策略。功能創(chuàng)新:首先設(shè)計(jì)了第二個(gè)基于OpenCL面向CPU和GPU異構(gòu)體系的并行任務(wù)——柏林噪聲風(fēng)場(chǎng)擾動(dòng)粒子系統(tǒng)噴泉,將現(xiàn)有基于 C UD A的柏林噪聲并行

9、算法移植到OpenCL,從而突破了硬件限制,提升了柏林噪聲并行算法的可移植性和通用性。結(jié)合粒子系統(tǒng)噴泉和上文的骨骼動(dòng)畫(huà),設(shè)計(jì)多任務(wù)與異構(gòu)并行設(shè)備映射原則。性能創(chuàng)新:按照CPU和GPU對(duì)不同任務(wù)的OpenCL并行加速能力的不同,將并行任務(wù)按加速比系數(shù)進(jìn)行分配,通過(guò)降低設(shè)備等待時(shí)間提升性能。
　　本文結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)仿真平臺(tái)的骨骼動(dòng)畫(huà)模塊和粒子系統(tǒng)模塊研究多種并行計(jì)算技術(shù),當(dāng)研發(fā)人員需要做以下決策時(shí)——是否將現(xiàn)有串行算法進(jìn)行并行化、是否追