图像代数多核并行计算类库的构建与优化

摘要

多核架构是处理器发展史上的重要里程碑。它的出现满足人们对更高性能的需求，特别是在油气勘探、气象预报、虚拟现实、人工智能等高度依赖于计算能力的场合，多核架构将显著地提升计算效率，而要真正地突显多核处理器的优势，软件的发展必须紧跟硬件的步伐，如何开发与多核相适应的软件日益成为计算机技术研究的热点，针对多核和多线程的软件开发将是未来十年软件开发的主要挑战，基于多核架构的并行计算将是软件开发史上的又一个重大变革。 论文围绕图像代数并行计算类库的构建和优化展开研究，旨在寻求多核平台上高效简捷的并行计算支持方案。论文首先对多核体系结构、常用并行算法和适用软件工具进行比较分析；接着在剖析图像形态学腐蚀、膨胀、开运算、闭运算和细化等运算子算法的基础上，分析算法中存在的并行性，设计基于多核架构的图像代数并行计算类库；而后选择典型应用调用类库，使用vTune和Thread Profiler测试并行代码的性能数据，对类库从代码并行化和编译器优化两个方面进行优化；最后，在优化策略完成之后，根据Amdahl定律和Gustnfson定律做出扩展性分析，得出客观的性能评价。 随着图像监控技术在各行各业的应用日益广泛，以及图像采集向着高精度、大幅面和高频度发展，引发了对高性能图像处理的迫切需求。本文的研究利用多核体系实现高性能图像代数运算，进而可使由图像代数算子组合表示的图像处理运算效率极大提高，具有较高的应用价值。课题体现了应用创新。其特色与创新点一是将图像代数函数库由传统的串行计算改造为IA上的多核并行计算类库；二是采用最新技术进行并行代码的性能分析，实现计算软件的算法结构优化、编译优化和源码级优化，提高其运算效率和适应硬件发展的扩展性。课题采用的技术路线和方法带有普遍性，可以推广到其它函数库的并行改造。 IA上的多核CPU面世不久，适应于这一体系的应用软件技术的研究并不多见，可以借鉴的相关资料和应用成果较少。本文对图像代数多核并行计算类库的构建、测试和优化进行初步的探索，许多研究专题还有待今后进一步拓展和深化。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2论文结构

第二章并行计算与多核架构

2.1并行计算机

2.1.1并行处理思想

2.1.2并行计算

2.1.3并行编程模型

2.2多核架构

2.1.1多核芯片

2.1.2片上多核处理器体系结构

2.1.3多核与超线程

2.3多核并行计算技术

2.3.1多核中的并行

2.3.2多线程和并行程序设计结构

第三章基于多核平台的编程技术

3.1多核平台并行程序设计流程

3.2 Windows多线程编程及调优

3.2.1基于Win32 API的多线程编程

3.2.2基于MFC的多线程编程

3.2.3.NET Framework多线程编程

3.3 OpenMP多线程编程及性能优化

3.3.1 OpenMP并行编程模型

3.3.2 OpenMP并行编程基础

3.3.3 OpenMP并行优化技术

3.3.4 OpenMP多线程应用程序性能分析

3.4 TBB多核编程简介

3.5多核并行程序设计的关键问题及解决方法

第四章图像代数多核并行计算类库构建与优化

4.1图像代数多核并行计算类库设计与构建

4.1.1与设备无关位图

4.1.2 CDib类的设计

4.1.3核心函数库的设计

4.1.3类库调用示例

4.2图像代数多核并行计算类库优化和测试

4.2.1性能数据的收集与分析

4.2.2并行优化与正确性检查

4.2.3编译器优化

第五章图像代数多核并行计算类库性能评价与分析

5.1性能评价方法

5.1.1.Amdahl定律

5.1.2 Gustafson定律

5.1.3 Sun和Ni定律

5.2测试环境

5.3测试结果及分析

第六章总结与展望

6.1回顾与总结

6.2下一步工作的展望

参考文献

在学研究成果

致谢