基于混合粒度划分和动态负载分配的遥感图像融合系统并行实现方法

摘要

本发明公开了一种基于混合粒度划分和动态负载分配的融合算法并行实现方法。首先，本方法设计了基于混合粒度划分的融合算法并行计算模型。该模型通过对融合算法的并行度、数据访存特点和计算量等进行静态分析，结合CPU/GPU处理器特性对融合算法进行多粒度划分，形成一系列相对独立的计算任务。将并行度低、逻辑控制复杂和数据依赖强的任务调度到CPU上执行，将并行度高、密集重复的数值计算任务调度到GPU上执行，将数据访存一致、计算量大的任务调度到CPU+GPU上共同执行，实现了融合算法在CPU/GPU平台上的高效并行映射。其次，针对融合算法包含的通用运算和特殊运算多，现有预估计算任务处理速度的方法难以实现负载的均衡分配的问题，本方法设计了一种动态负载分配技术，在任务执行初期通过迭代优化准确测量计算任务的计算速度，根据计算速度和任务特点实现负载在CPU/GPU上快速均衡分配。