基于GPU實現(xiàn)漢克爾變換并行計算

戴云峰，周志芳，強建科，劉 冰

（1.河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 210098；2.中南大學 地球科學與信息物理學院，湖南 長沙 410083）

基于GPU實現(xiàn)漢克爾變換并行計算

戴云峰1，周志芳1，強建科2，劉 冰2

（1.河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 210098；2.中南大學 地球科學與信息物理學院，湖南 長沙 410083）

地球物理勘探技術日新月異，地球物理勘探數(shù)據(jù)的處理和解釋對高性能計算機的要求越來越高。相比于地震勘探，重力、磁法、電法勘探中的并行計算研究還都處于起步階段?；贕PU的并行計算能夠提供強大的計算能力和存儲器帶寬，同時具有良好的可編程性、較低的成本和較短的開發(fā)周期。這里實現(xiàn)了瞬變電磁法一維正演計算中漢克爾變換基于GPU的并行計算，比較了漢克爾變換串行算法和并行算法的計算耗時，基于GPU技術的并行計算相比串行計算，獲得了很高的加速比。

圖形處理器；漢克爾變換；并行計算

0 前言

計算機科學技術的高速發(fā)展和大型工程計算的需求，使得并行計算（Parallel Computing）技術已經(jīng)成為目前乃至今后工程計算領域中一項重要技術。并行計算是相對于串行技術而言的，并行計算可以分為時間和空間上的計算，時間上的并行就是指流水線技術，空間上的并行則是指用多個處理器并發(fā)地執(zhí)行計算。

隨著地球物理勘探工作的深度和廣度不斷提高，數(shù)據(jù)處理結果的精度要求也越來越高。高性能計算技術對于地球物理勘察數(shù)據(jù)處理有著重要的推動作用，這是因為［1］：①地球物理勘察的數(shù)據(jù)量巨大；②地球物理勘察數(shù)據(jù)中蘊涵著大量可并行計算成份。

計算機圖形處理器（Graphics Processing U－nit，GPU，俗稱顯卡）的技術定義是“具有集成轉換、照明、三角形設置／剪切、渲染引擎并且每秒至少可處理一千萬個多邊形的單芯片處理器”。GPU通用計算技術雖然在石油勘探領域中略有使用，但是還不能滿足石油工業(yè)的發(fā)展需要。地震勘探為了獲得更加精確的成像效果，由二維勘探向三維勘探發(fā)展，以及由疊后處理向疊前處理發(fā)展，隨之增加的數(shù)據(jù)處理量向高性能計算技術提出了更高的要求。GPU計算技術已經(jīng)用于加速三維有限元地震波數(shù)值模擬以及地震屬性的提取，鐘勇［2］應用GPU加速計算提取三維地震圖像的結構張量，由結構張量導向進行地震圖像擴散濾波增強預處理；劉紅偉等［3］針對疊前逆時偏移計算量大的問題，使用GPU實現(xiàn)算法加速，比傳統(tǒng)的CPU計算速度提高了一個數(shù)量級。GPU計算技術在電法勘探中的使用較少，電磁法數(shù)據(jù)處理中包含了很多大規(guī)模矩陣的計算，涉及到矩陣乘法和線性方程求解，計算量較大。大地電磁正反演研究的熱點開始向三維問題轉移，交錯網(wǎng)格法等已成為大地電磁三維正演計算的主要方法。直流電法和大地電磁法的三維正演，都存在需要求解大型稀疏對稱系數(shù)矩陣線性方程組的問題，張帆［4］使用基于GPU并行計算和基于MPI的并行計算相結合的計算模式，對這兩種電磁法已有的三維正演串行算法進行并行化處理，提高了運算效率。

作者在本文中介紹了圖形處理器GPU并行計算的原理，以及CUDA編程模型，實現(xiàn)了漢克爾變換基于GPU的并行計算，比較了漢克爾變換串行計算和并行計算的計算耗時，探討GPU在瞬變電磁法一維正演計算中的應用前景。

1 圖形處理器GPU并行計算的原理

1.1 GPU與CPU結構比較

計算機中的處理器包括CPU（Central Processing Unit，中央處理器）和GPU圖形處理器（Graphic Processing Unit，圖形處理器）。CPU提高單個芯片性能的主要傳統(tǒng)手段是提高處理器的工作頻率，以及增加指令級并行?；贕PU的通用計算技術，它主要應用圖形處理芯片（GPU）的高性能并行處理能力實現(xiàn)科學計算。與CPU相比，GPU的設計中能使更多晶體管用于數(shù)據(jù)處理（ALU，Arithmetic Logic Unit即算術邏輯單元），而非用于數(shù)據(jù)緩存（DRAM）和流控制（Control），見圖1。

圖1 CPU與GPU晶體管使用方式的對比Fig.1 Comparison of transistors used in CPU and GPU

GPU專門用于解決可表示為數(shù)據(jù)并行計算的問題，在許多數(shù)據(jù)元素上并行執(zhí)行的程序，具有極高的計算密度（數(shù)學運算與存儲器運算的比率）。由于所有數(shù)據(jù)元素都執(zhí)行相同的程序，因此對精密流控制的要求不高。由于在許多數(shù)據(jù)元素上運行，且具有較高的計算密度，因而可通過計算隱藏存儲器訪問延遲，而不必使用較大的數(shù)據(jù)緩存。數(shù)據(jù)并行處理會將數(shù)據(jù)元素映射到并行處理線程，許多處理大型數(shù)據(jù)集的應用程序都可使用數(shù)據(jù)并行編程模型來加速計算。

1.2 基于GPU的CUDA編程模型

CUDA（Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計算設備架構）是一種新型的硬件和軟件架構，用于將GPU作為數(shù)據(jù)并行計算設備并在GPU上進行計算的發(fā)放和管理，而無需將其映射到圖像 API（Application Programming Interface，應用程序編程接口）。隨著以CUDA為代表的GPU通用計算API的普及，GPU的含義有可能從圖形處理器（Graphic Processing Unit）擴展為通用處理器（General Purpose Unit）。GPU擅長的是圖形類的或者是非圖形類的高度并行數(shù)值計算，GPU可以容納成百上千條沒有邏輯關系的數(shù)值計算線程，它的優(yōu)勢是無邏輯關系數(shù)據(jù)的并行計算。GPU數(shù)值計算的優(yōu)勢主要是浮點運算，它執(zhí)行浮點運算快是靠大量并行，但是這種數(shù)值運算的并行性在面對邏輯判斷執(zhí)行時卻發(fā)揮不了作用。

CUDA編程模型將CPU作為主機（Host），GPU作為協(xié)處理器（co－processor）或者設備（Device）。在一個系統(tǒng)中可以存在一個主機和若干個設備。GPU計算的模式就是，在異構協(xié)同處理計算模型中，將CPU與GPU結合起來加以利用，CPU負責進行邏輯性強的事務處理和串行計算，GPU則擅長于執(zhí)行高度并行化的線程任務。CUDA假設CUDA線程可在物理獨立的設備上執(zhí)行，此類設備作為運行C語言程序的主機協(xié)處理器操作，見圖2。例如，當內核在GPU上執(zhí)行，而C語言程序的其它部份在CPU上執(zhí)行。

圖2 異構編程（串行代碼在主機上執(zhí)行，并行代碼在設備上執(zhí)行）Fig.2 Heterogeneous programming（serial code running on the host，parallel code executes on the device）

在CUDA編程模型中，將threadIdx設置為一個包含三個元素的向量，因而可使用一維、二維或三維索引標識線程，構成一維、二維或三維線程塊。在NVIDIA Tesla架構中，一個線程塊最多可以擁有512條線程。但一個內核可能由多個大小相同的線程塊執(zhí)行，因而線程總數(shù)應等于每個塊的線程數(shù)乘以塊的數(shù)量。這些塊將組織為一個一維或二維線程塊網(wǎng)格，見圖3。

圖3 線程塊網(wǎng)絡Fig.3 Thread blocks network

2 基于GPU的漢克爾變換并行計算

目前，基于GPU計算的并行算法主要來源于兩個方面：①將串行算法改寫成并行算法；②從數(shù)學模型出發(fā)直接構造并行算法。作者在本文根據(jù)瞬變電磁法一維正演計算的算法，用C語言編制了正演的串行計算程序，并研究使用CUDA的并行算法對串行算法進行改寫，以提高數(shù)據(jù)處理的速度。在windows操作系統(tǒng)下，本文作者所有程序都是在Visual Studio C＋＋2005環(huán)境下運行。實驗使用的是NVIDIA Geforce 8500GT顯卡，它的計算能力為1.1。

2.1 漢克爾變換表達式

水平層狀介質上瞬變電磁一維正演公式可表示為一個雙重積分：內層含有零階和一階貝塞爾函數(shù)的漢克爾型積分，外層為正弦或余弦積分。在積分公式中，由于貝塞爾函數(shù)隨自變量緩慢地震蕩衰減，所以不采用常規(guī)的數(shù)值積分方法計算，采用數(shù)字濾波法具有良好的效果［5］。

漢克爾變換的一般表達式［6］：

其中 Ji是i階第一類貝塞爾函數(shù)；K（m）是積分變換函數(shù)；m是被積變量。

數(shù)字濾波器有一組濾波系數(shù)，兩個常數(shù)：位移a和抽樣間隔s。位移a決定了輸入函數(shù)抽樣起始點，間隔s決定抽樣時的時間間隔。由

可得出

其中 mi＝ （1／r）＊10［a＋（i－1）s］（i＝1、2、…、n）；Wi為濾波器系數(shù)。

2.2 漢克爾變換串行算法性能分析及并行算法實現(xiàn)

零階漢克爾變換的串行程序，使用clock＿t和clock（）函數(shù)來獲得程序各部份的運行時間。計算所耗時間與計算過程中所取時間點個數(shù)的關系見圖4，橫坐標為所取的時間點數(shù)，縱坐標為對應的計算耗時（單位：S），分別測得200、300、500、700、900、1 000個時間點的程序計算耗時。在測試運行單元時間時，先清除上一次運行的解決方案，然后再生成新的解決方案。

當時間點的個數(shù)小于500點時，即使測試的是整個程序運行的時間，由于運行速度很快，加上計時函數(shù)的精度限制，所得的計算耗時幾乎為“0”值，見圖4。在這種情況下，使用并行的算法來實現(xiàn)漢克爾變換反而得不償失。根據(jù)CUDA實現(xiàn)效果原則，計算量太小使用CUDA不劃算。作者在對漢克爾變換的串行算法與并行算法進行計算性能對比時，所取時間點個數(shù)為512（單個線程塊最多擁有的線程數(shù)）。

作者在本文中進行了漢克爾變換的并行計算，計算出N點的零階漢克爾變換（一階變換原理相同，不再重復）。使用取對數(shù)間隔函數(shù)，獲得的對數(shù)間隔時間點，即計算式中r的值，以數(shù)組的形式作為漢克爾變換計算的輸入。對于單個的時間點計算涉及累加的操作，但各個時間點之間是沒有影響的，故具有較好的并行性。因為只是進行漢克爾變換并行計算，數(shù)據(jù)量不大，所以只使用了一個線程塊，每個線程塊中定義與時間點相同個數(shù)的線程（每個線程塊Block最多可以定義512條線程Thread），每個線程負責進行一個時間點的漢克爾變換。漢克爾變換的系數(shù)為單精度，計算結果和串行計算漢克爾變換的結果相同。數(shù)值計算的精度取決于積分區(qū)間的長度n，抽樣點的位置λi和加權系數(shù)Wi。

所取時間點數(shù)為512的漢克爾變換串行計算與并行計算性能的對比，時間單位：ms，見圖5。串行計算用時為15ms，而并行內核函數(shù)計算的用時為0.027 937ms，即使包含計算結果從顯存輸出到內存中計算耗時（圖中并行計算1代表）也僅僅只有0.525 206ms。

圖5 漢克爾變換串行與并行運行耗時對比（單位：ms）Fig.5 Time－consuming comparison of Hankel transform serial and parallel operation（unit：ms）

表1 漢克爾變換并行計算相對串行計算加速比Tab.1 Hankel transform parallel computing speedup relative serial

由此可見，對于數(shù)據(jù)量比較大的漢克爾變換，使用并行計算可以獲得很大的性能提高，見表1。但是并行計算的過程相對于串行算法的計算過程略顯繁瑣，而且CUDA的編程模型很大程度上依賴于硬件的模型，特別是CUDA存儲器使用的限制，這就給編程帶來了一些麻煩。鑒于設備內寄存器和共享存儲器的容量有限，在進行大型科學計算的過程中一定要考慮內存的溢出。GPU單精度性能遠遠超過雙精度，作者在本文中使用過的雙精度需要截斷成單精度，在程序運行時出現(xiàn)了一些警告，但這并不影響程序的運行，可能計算精度會稍微差一點。使用共享存儲器使得漢克爾變換計算過程中線程間的通信延遲最小，性能大幅度提高。

3 結論

（1）在水平層狀介質上瞬變電磁測深一維正演計算中，對于漢克爾變換的計算，基于GPU技術的并行計算相比串行計算獲得很高的加速比。并行計算的過程相對于串行算法的計算過程略顯繁瑣，而且CUDA的編程模型很大程度上依賴于硬件的模型，但是GPU在并行計算方面的優(yōu)勢以及超強的浮點運算性能可以大大縮短計算時間。作者在本文中僅僅實現(xiàn)了漢克爾變換不同時間點的并行計算，僅僅是整個正演程序的一部份，對于整個串行正演程序更深入的并行算法有待進一步研究。

（2）相比于地震勘探，重力、磁法、電法勘探中的并行計算研究還都處于起步階段，我們需要基于GPU計算平臺開發(fā)更多應用于地球物理方面的并行計算軟件。研究并行算法和編程模型，在地球物理勘探數(shù)據(jù)處理中具有廣闊的前景。

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TP 317.4

A

10.3969／j.issn.1001－1749.2012.05.20

1001—1749（2012）05—0614—05

水利部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費項目資助（201001020）

2011－11－24 改回日期：2012－04－02

戴云峰（1988－），男，碩士，從事水文地質方面研究。